mcp-weather-service-server
Language:
Python
Stars:
5
Forks:
1
🌦️ weather_service MCP サーバー
🧩 コンポーネント
📚 リソース
このサーバーは、シンプルなノート保存システムを実装しています:
- カスタム note:// URIスキームで個別のノートにアクセス
- 各ノートリソースには、名前、説明、text/plainのマイムタイプがあります
💡 プロンプト
サーバーは単一のプロンプトを提供します:
- summarize-notes:保存されている全てのノートの要約を作成
- オプションの"style"引数で詳細レベルを制御(brief/detailed)
- 全ての現在のノートとスタイル設定を組み合わせてプロンプトを生成
🛠️ ツール
サーバーは1つのツールを実装しています:
- add-note:新しいノートをサーバーに追加
- "name"と"content"を必須の文字列引数として受け取り
- サーバーの状態を更新し、リソースの変更をクライアントに通知
🚀 クイックスタート
📥 インストール
Claude Desktop
MacOSの場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windowsの場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
開発/未公開サーバーの設定
"mcpServers": {
"weather_service": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\Prj\weather_service",
"run",
"weather_service"
]
}
}
公開サーバーの設定
"mcpServers": {
"weather_service": {
"command": "uvx",
"args": [
"weather_service"
]
}
}
👨💻 開発
🏗️ ビルドと公開
パッケージを配布用に準備するには:
- 依存関係を同期しロックファイルを更新:
uv sync
- パッケージのディストリビューションをビルド:
uv build
これにより、dist/
ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。
- PyPIに公開:
uv publish
注意:PyPIの認証情報は環境変数またはコマンドフラグで設定する必要があります:
- トークン:
--token
またはUV_PUBLISH_TOKEN
- またはユーザー名/パスワード:
--username
/UV_PUBLISH_USERNAME
と--password
/UV_PUBLISH_PASSWORD
🔍 デバッグ
MCPサーバーはstdioを介して実行されるため、デバッグが難しい場合があります。最適なデバッグ体験のために、MCP Inspectorの使用を強く推奨します。
npm
を使用して、次のコマンドでMCP Inspectorを起動できます:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory C:\Prj\weather_service run weather-service
起動時、InspectorはブラウザでアクセスできるURLを表示し、デバッグを開始できます。
Publisher info
More MCP servers built with Python
Create, backtest, and execute trades directly in one chat box. The Composer MCP Server gives LLMs the power to backtest investment ideas and execute automated trading strategies. Trade across stocks, ETFs, and crypto directly in Claude.
An MCP to generate presentations with AI. Create and edit PowerPoint presentations with AI.
The PaddleOCR MCP server brings enterprise-grade OCR and document parsing capabilities to AI applications. Built on PaddleOCR — a proven solution with 50,000+ GitHub stars, deeply integrated by leading projects like MinerU, RAGFlow, and OmniParser— with targeted optimizations based on the MCP concept.