Japanese Weather MCP
日本の天気情報を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーのサンプルプログラムです。
🌟 特徴
- 🌤️ 日本全国対応: 全国110都市の天気情報を提供
- 🗣️ 自然言語対応: 地名の漢字・ひらがな・カタカナ入力に対応
- 🤖 MCP準拠: Claude DesktopなどのMCPクライアントで使用可能
- 🌐 HTTP対応: HTTPトランスポートでWeb経由でも利用可能
- 🐳 Docker対応: 簡単なデプロイメント
🛠️ 技術スタック
- FastMCP - MCPサーバーフレームワーク
- Python 3.10+
- uv - Python依存関係管理（推奨）
- OpenMeteo API - 天気データソース
- pandas（地名データ処理）
- httpx（HTTP通信）
⚡ クイックスタート
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp
# MCPサーバーを起動
docker compose build
docker compose up -d
# MCPクライアントを起動
uv sync
uv run -m examples.gemini_mcp_client
📦 インストール
1. リポジトリのクローン
git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp
2. 依存関係のインストール
uv使用（推奨）
# 依存関係のインストール
uv sync
# 開発用依存関係も含む場合
uv sync --dev
pip使用
pip install -e .
3. 動作確認
uv使用
uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
pip使用
python -m src.japanese_weather_mcp.main
Docker Composeを使用
docker-compose up --build
🚀 使用方法
Claude Desktopでの使用
Claude Desktopの設定ファイル（claude_desktop_config.json）に追加：
uv使用
{
"mcpServers": {
"japanese-weather": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
"cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
}
}
}
pip使用
{
"mcpServers": {
"japanese-weather": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
"cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
}
}
}
HTTPサーバーとして実行
uv使用
uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
pip使用
python -m src.japanese_weather_mcp.main
🔧 利用可能なツール
| ツール名 | 説明 | パラメータ |
|---|---|---|
get_weather | 天気予報を取得 | location: 地域名, days: 日数(1-7) |
get_current_weather | 現在の天気を取得 | location: 地域名 |
search_locations | 地域を検索 | query: 検索クエリ |
💬 使用例
Claude Desktopでの質問例
「東京の明日の天気は？」
「大阪の3日間の予報を教えて」
「札幌の現在の気温は？」
🤖 Gemini AIクライアントでの動作確認
examples/gemini_mcp_client.pyを使って、Gemini AIと連携した自然言語での動作確認ができます：
準備
-
Google AI StudioでAPIキーを取得
-
環境変数設定
cd examples
cp .env.example .env
# .envファイルにGEMINI_API_KEYを設定
- 依存関係インストール
# uvの場合
uv sync
# pipの場合
pip install -r examples/requirements.txt
実行手順
- MCPサーバーを起動（別ターミナル）
# uvの場合
uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
uv run -m examples.gemini_mcp_client
# pipの場合
python -m src.japanese_weather_mcp.main
python -m examples.gemini_mcp_client
使用イメージ
💬 質問: 東京の今日の天気はどうですか？
🤖 回答: 東京の今日の天気は晴れで、気温は22℃です。湿度は65%、降水確率は10%となっています。
このクライアントは自然言語での質問を理解し、適切なMCPツールを自動選択して実行します。
🌍 対応地域
全国110都市に対応：
- 北海道: 札幌、函館、旭川
- 東北: 仙台、青森、盛岡 など
- 関東: 東京、横浜、さいたま など
- 中部: 名古屋、静岡、金沢 など
- 関西: 大阪、京都、神戸 など
- 中国・四国: 広島、岡山、高松 など
- 九州・沖縄: 福岡、熊本、那覇 など
⚙️ 環境変数
| 変数名 | デフォルト値 | 説明 |
|---|---|---|
MCP_TRANSPORT | streamable-http | トランスポート方式 |
MCP_HOST | 127.0.0.1 | HTTPサーバーのホスト |
MCP_PORT | 8000 | HTTPサーバーのポート |
MCP_PATH | /mcp/ | HTTPエンドポイントパス |
LOG_LEVEL | INFO | ログレベル |
🤝 開発・貢献
examples フォルダについて
examples/ フォルダには開発・テスト用のクライアントが含まれています：
gemini_mcp_client.py- Gemini AIを使用したインテリジェントクライアント.env.example- 環境変数のテンプレート
これらは参考実装として提供
本体のMCPサーバーとは独立しています。
📝 ライセンス
MIT License