Sunwood Ai Labs MCP Weather Server: AI-Driven Real-Time Forecasts

Sunwood Ai Labs’ MCP Weather Server mirrors nature’s chaos with AI precision, delivering real-time forecasts that turn atmospheric whispers into actionable decisions.

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About Sunwood Ai Labs MCP Weather Server

What is Sunwood Ai Labs MCP Weather Server: AI-Driven Real-Time Forecasts?

This server is an AI-powered weather forecasting solution designed to deliver real-time weather predictions through a modular architecture. It integrates note management capabilities with prompt-driven summarization to provide actionable weather insights. The system operates via custom URI schemes and resource management to ensure seamless integration with MCP protocols.

How to use Sunwood Ai Labs MCP Weather Server: AI-Driven Real-Time Forecasts?

Deployment involves configuring the server through MCP-compatible JSON profiles, with distinct setups for development and production environments. Users interact via standardized MCP commands: uv for local development and uvx for production. The add-note tool enables programmatic weather data entry, while the summarize-notes prompt generates contextualized forecasts with adjustable detail levels.

Sunwood Ai Labs MCP Weather Server Features

Key Features of Sunwood Ai Labs MCP Weather Server: AI-Driven Real-Time Forecasts?

Custom note:// URI scheme for granular data access
AI-driven summarization with style parameterization (brief/detailed)
Automated state management with real-time client notifications
CI/CD pipeline support via uv sync/build/publish workflows
Integrated debugging through MCP Inspector browser interface

Use cases of Sunwood Ai Labs MCP Weather Server: AI-Driven Real-Time Forecasts?

Typical applications include:

Smart agriculture systems requiring localized precipitation forecasts
Urban traffic management platforms optimizing for weather conditions
Disaster response teams accessing aggregated weather patterns
IoT device networks synchronizing with real-time atmospheric data

Sunwood Ai Labs MCP Weather Server FAQ

FAQ from Sunwood Ai Labs MCP Weather Server: AI-Driven Real-Time Forecasts?

How do I troubleshoot deployment issues?: Use uv doctor for system diagnostics and enable debug logging through MCP environment variables
Can I customize forecast parameters?: Yes, through prompt engineering using the summarize-notes API with JSON-based parameter injection
What security measures are implemented?: Data-at-rest encryption and role-based access control via MCP authentication middleware
How is the server scaled horizontally?: Supports Kubernetes deployments with auto-scaling based on API request load metrics

Content

🌦️ 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。