在本教程中,我们将构建一个简单的 MCP 天气服务器,并将其连接到主机 Claude for Desktop。我们将从基本设置开始,然后逐步进行更复杂的用例。

我们将构建什么

许多 LLM(包括 Claude)目前没有获取天气预报和严重天气警报的能力。让我们使用 MCP 来解决这个问题!

我们将构建一个服务器,公开两个工具:get-alertsget-forecast。然后我们将服务器连接到 MCP 主机(在本例中为 Claude for Desktop):

服务器可以连接到任何客户端。我们在这里选择 Claude for Desktop 是为了简化,但我们也有关于构建您自己的客户端以及其他客户端列表的指南。

核心 MCP 概念

MCP 服务器可以提供三种主要类型的功能:

  1. 资源:客户端可以读取的类似文件的数据(如 API 响应或文件内容)
  2. 工具:LLM 可以调用的函数(需要用户批准)
  3. 提示词:帮助用户完成特定任务的预编写模板

本教程将主要关注工具。

让我们开始构建我们的天气服务器!您可以在此处找到我们将构建的完整代码。

先决知识

本快速入门假设您熟悉:

  • Python
  • 像 Claude 这样的 LLM

系统要求

  • 安装了 Python 3.10 或更高版本。
  • 必须使用 Python MCP SDK 1.2.0 或更高版本。

设置您的环境

首先,让我们安装 uv 并设置我们的 Python 项目和环境:

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

确保之后重新启动您的终端以确保 uv 命令被识别。

现在,让我们创建并设置我们的项目:

# 为我们的项目创建一个新目录
uv init weather
cd weather

# 创建虚拟环境并激活它
uv venv
source .venv/bin/activate

# 安装依赖项
uv add "mcp[cli]" httpx

# 创建我们的服务器文件
touch weather.py

现在让我们深入构建您的服务器。

构建您的服务器

导入包并设置实例

将这些添加到您的 weather.py 顶部:

from typing import Any
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 初始化 FastMCP 服务器
mcp = FastMCP("weather")

# 常量
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"

FastMCP 类使用 Python 类型提示和文档字符串自动生成工具定义,使创建和维护 MCP 工具变得容易。

辅助函数

接下来,让我们添加用于查询和格式化来自国家气象局 API 的数据的辅助函数:

async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None:
    """使用适当的错误处理向 NWS API 发出请求。"""
    headers = {
        "User-Agent": USER_AGENT,
        "Accept": "application/geo+json"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception:
            return None

def format_alert(feature: dict) -> str:
    """将警报功能格式化为可读字符串。"""
    props = feature["properties"]
    return f"""
Event: {props.get('event', 'Unknown')}
Area: {props.get('areaDesc', 'Unknown')}
Severity: {props.get('severity', 'Unknown')}
Description: {props.get('description', 'No description available')}
Instructions: {props.get('instruction', 'No specific instructions provided')}
"""

实现工具执行

工具执行处理程序负责实际执行每个工具的逻辑。让我们添加它:

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    """获取美国州的天气警报。

    参数:
        state: 两个字母的美国州代码(例如 CA,NY)
    """
    url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
    data = await make_nws_request(url)

    if not data or "features" not in data:
        return "无法获取警报或未找到警报。"

    if not data["features"]:
        return "该州没有活动警报。"

    alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]]
    return "\n---\n".join(alerts)

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    """获取某个位置的天气预报。

    参数:
        latitude: 位置的纬度
        longitude: 位置的经度
    """
    # 首先获取预报网格端点
    points_url = f"{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}"
    points_data = await make_nws_request(points_url)

    if not points_data:
        return "无法获取此位置的预报数据。"

    # 从点响应中获取预报 URL
    forecast_url = points_data["properties"]["forecast"]
    forecast_data = await make_nws_request(forecast_url)

    if not forecast_data:
        return "无法获取详细预报。"

    # 将周期格式化为可读预报
    periods = forecast_data["properties"]["periods"]
    forecasts = []
    for period in periods[:5]:  # 仅显示接下来的 5 个周期
        forecast = f"""
{period['name']}:
Temperature: {period['temperature']}°{period['temperatureUnit']}
Wind: {period['windSpeed']} {period['windDirection']}
Forecast: {period['detailedForecast']}
"""
        forecasts.append(forecast)

    return "\n---\n".join(forecasts)

运行服务器

最后,让我们初始化并运行服务器:

if __name__ == "__main__":
    # 初始化并运行服务器
    mcp.run(transport='stdio')

您的服务器已完成!运行 uv run weather.py 以确认一切正常。

现在让我们从现有的 MCP 主机 Claude for Desktop 测试您的服务器。

使用 Claude for Desktop 测试您的服务器

Claude for Desktop 尚不支持 Linux。Linux 用户可以继续进行构建客户端教程,以构建连接到我们刚刚构建的服务器的 MCP 客户端。

首先,确保您已安装 Claude for Desktop。您可以在此处安装最新版本。如果您已经有 Claude for Desktop,请确保它已更新到最新版本。

我们需要为您想要使用的 MCP 服务器配置 Claude for Desktop。为此,请在文本编辑器中打开位于 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 的 Claude for Desktop 应用配置。如果文件不存在,请确保创建它。

例如,如果您安装了 VS Code

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

然后,您将在 mcpServers 键中添加您的服务器。只有至少一个服务器正确配置时,Claude for Desktop 中的 MCP UI 元素才会显示。

在本例中,我们将添加我们的单一天气服务器,如下所示:

Python
{
    "mcpServers": {
        "weather": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
                "run",
                "weather.py"
            ]
        }
    }
}

您可能需要在 command 字段中输入 uv 可执行文件的完整路径。您可以通过在 MacOS/Linux 上运行 which uv 或在 Windows 上运行 where uv 来获取此路径。

确保传入服务器的绝对路径。

这告诉 Claude for Desktop:

  1. 存在一个名为 “weather” 的 MCP 服务器
  2. 通过运行 uv --directory /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather run weather 启动它

保存文件,并重新启动 Claude for Desktop

使用命令测试

让我们确保 Claude for Desktop 正在获取我们在 weather 服务器中公开的两个工具。您可以通过查看锤子 图标来做到这一点:

单击锤子图标后,您应该会看到两个工具列出:

如果您的服务器没有被 Claude for Desktop 检测到,请转到故障排除部分获取调试提示。

如果出现了锤子图标,则可以通过在 Claude for Desktop 中运行以下命令来测试您的服务器:

  • 请问萨克拉门托的天气如何?
  • 德克萨斯州有哪些活动天气警报?

由于这是美国国家气象局,因此仅当您在美国时,查询才会起作用。

什么正在发生

当您提出问题时:

  1. 客户端将您的问题发送给 Claude
  2. Claude 分析可用的工具并决定使用哪一个(或多个)
  3. 客户端通过 MCP 服务器执行选定的工具
  4. 结果发送回 Claude
  5. Claude 制定自然语言响应
  6. 响应显示给您!

故障排除

有关更高级的故障排除,请参阅我们的调试 MCP 指南

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