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MCP Server 实现一个天气查询

news 来源：原创 2025/7/15 14:12:08

Step1. 环境配置

安装 uv

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Question: 什么是 uv 呢和 conda 比有什么区别？
Answer: 一个用 Rust 编写的超快速 (100x) Python 包管理器和环境管理工具，由 Astral 开发。定位为 pip 和 venv 的替代品，专注于速度、简单性和现代 Python 工作流。

创建项目目录

uv init mcp_server_test

cd mcp_server_test

创建虚拟环境并激活

uv venv
source .venv/bin/activate

安装依赖包

uv add "mcp[cli]" httpx requests

Step2. 实现 MCP Server

创建 weather.py

import requests
from mcp.server.fastmcp import FastMCP# 初始化 MCP 服务器
mcp = FastMCP("WeatherServer")HEWEATHER_API_KEY = "你的 key"  # ← 填入你的和风天气Key 去https://dev.qweather.com/这里申请def get_city_id(city_name: str) -> str:"""根据中文城市名获取和风天气 location ID"""url = "https://geoapi.qweather.com/v2/city/lookup"params = {"location": city_name,"key": HEWEATHER_API_KEY}response = requests.get(url, params=params)data = response.json()if data.get("code") == "200" and data.get("location"):print(data)return data["location"][0]["id"]else:raise ValueError(f"找不到城市: {city_name}，错误信息: {data}")def get_weather(city_name: str) -> str:"""根据城市中文名返回当前天气中文描述"""try:location_id = get_city_id(city_name)url = "https://devapi.qweather.com/v7/weather/now"params = {"location": location_id,"key": HEWEATHER_API_KEY}response = requests.get(url, params=params)data = response.json()if data.get("code") != "200":return f"天气查询失败：{data.get('code')}"now = data["now"]return (f"🌍 城市: {city_name}\n"f"🌤 天气: {now['text']}\n"f"🌡 温度: {now['temp']}°C\n"f"💧 湿度: {now['humidity']}%\n"f"🌬 风速: {now['windSpeed']} m/s\n")except Exception as e:return f"查询出错：{str(e)}"@mcp.tool('query_weather', '查询城市天气')
def query_weather(city: str) -> str:"""输入指定城市的中文名称，返回当前天气查询结果。:param city: 城市名称:return: 格式化后的天气信息"""return get_weather(city)if __name__ == "__main__":# 以标准 I/O 方式运行 MCP 服务器mcp.run(transport='stdio')

Step3. 测试 MCP Server

运行测试

mcp dev weather.py

看到下面输出就启动成功了

mcp dev weather.py
Starting MCP inspector...
Proxy server listening on port 3000🔍 MCP Inspector is up and running at http://localhost:5173 🚀

请添加图片描述

Step4. 修改MCP Server 做成 SSE 服务

import mcp.types as types
import requests
import uvicorn
from mcp.server.lowlevel import Server
from mcp.server.sse import SseServerTransport
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount, Route# ================================
# 1) 你的和风天气API Key
# ================================
HEWEATHER_API_KEY = ""  # ← 填入你的和风天气Key（例如 "abc123xxxxxx"）# ================================
# 2) 查询天气核心逻辑
# ================================
def get_city_id(city_name: str) -> str:"""根据中文城市名获取和风天气 location ID"""url = "https://geoapi.qweather.com/v2/city/lookup"params = {"location": city_name,"key": HEWEATHER_API_KEY}response = requests.get(url, params=params)data = response.json()if data.get("code") == "200" and data.get("location"):# 如果成功找到城市return data["location"][0]["id"]else:raise ValueError(f"找不到城市: {city_name}，错误信息: {data}")def get_weather(city_name: str) -> str:"""根据城市中文名返回当前天气（中文描述、温度、湿度、风速）"""try:location_id = get_city_id(city_name)url = "https://devapi.qweather.com/v7/weather/now"params = {"location": location_id,"key": HEWEATHER_API_KEY}response = requests.get(url, params=params)data = response.json()if data.get("code") != "200":return f"天气查询失败：{data.get('code')}"now = data["now"]return (f"🌍 城市: {city_name}\n"f"🌤 天气: {now['text']}\n"f"🌡 温度: {now['temp']}°C\n"f"💧 湿度: {now['humidity']}%\n"f"🌬 风速: {now['windSpeed']} m/s\n")except Exception as e:return f"查询出错：{str(e)}"# ================================
# 3) MCP Server 定义
# ================================
app = Server("mcp-weather")# (A) 工具调用处理器：根据工具名称选择执行逻辑
@app.call_tool()
async def call_tool_handler(name: str, arguments: dict
) -> list[types.TextContent | types.ImageContent | types.EmbeddedResource]:"""MCP 工具调用处理器"""if name == "query_weather":if "city" not in arguments:raise ValueError("Missing required argument 'city'")# 调用上面封装好的 get_weatherweather_info = get_weather(arguments["city"])return [types.TextContent(type="text", text=weather_info)]else:raise ValueError(f"Unsupported tool name: {name}")# (B) 工具列表：告知 MCP 端都有哪些可调用的工具
@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[types.Tool]:"""定义可用的 MCP 工具列表"""return [types.Tool(name="query_weather",description="查询指定城市天气信息（基于和风天气API）",inputSchema={"type": "object","required": ["city"],"properties": {"city": {"type": "string","description": "要查询的城市名（中文）"}},},),]# ================================
# 4) SSE + Starlette 路由
# ================================
sse = SseServerTransport("/messages/")async def handle_sse(request):"""处理 /sse 路由的 SSE 连接，并将其接入 MCP Server。"""async with sse.connect_sse(request.scope, request.receive, request._send) as streams:# 运行 MCP 应用，处理输入输出await app.run(streams[0], streams[1], app.create_initialization_options())starlette_app = Starlette(debug=True,routes=[Route("/sse", endpoint=handle_sse),Mount("/messages/", app=sse.handle_post_message),],
)# ================================
# 5) 启动服务器
# ================================
if __name__ == "__main__":uvicorn.run(starlette_app, host="127.0.0.1", port=8081)

Step5. 配置 Cherry Studio

安装 Cherry Studio

https://cherry-ai.com/

配置模型 api

https://api.baystoneai.com/

请添加图片描述

这里需要选择工具推理这两项

请添加图片描述

然后是在这里选择你的 MCP 服务

请添加图片描述

接下来就可以对话啦，让我们看看测试效果

请添加图片描述

MCP Server 实现一个天气查询

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然后是在这里选择你的 MCP 服务

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