基于mcp+deepseek+fastmcp实现一个天气查询系统

这是一个非常具体且前沿的技术组合,是当前 AI Agent 领域中非常先进的实践模式，它实现了 大语言模型 (LLM) 的 工具调用 (Function Calling) 能力与 外部实时数据源 的安全、标准化集成。

🌩️ 天气查询系统架构概览

该系统将遵循 MCP 客户端-服务器 模型，其中 DeepSeek 作为 LLM 充当决策者，FastMCP 搭建的服务器充当实际的数据执行者。

组件	角色定位	核心技术	职责描述
LLM (DeepSeek)	AI Agent / 决策者	DeepSeek/Claude/GPT-4 等 LLM	分析用户查询，根据 MCP 服务器提供的工具描述，决定是否调用工具以及调用哪个工具（Function Calling）。
MCP Client (宿主应用)	协议中介	Claude Desktop / Cursor IDE / 自定义 Client	连接 FastMCP 服务器，将 LLM 的工具调用请求转发给服务器，并将服务器的返回结果反馈给 LLM。
MCP Server (天气服务)	执行者 / 数据抽象层	FastMCP (基于 Python)	监听客户端请求，封装对外部天气 API (如 OpenWeatherMap) 的调用逻辑，并将结果以标准格式返回。
Data Source	实时数据源	OpenWeatherMap / NWS API / 和风天气	提供实际的实时天气数据和预报信息。

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1. FastMCP 天气服务器 (weather_server.py)

这个文件定义了 LLM 可以调用的天气查询工具。

import httpx
import uvicorn
import os
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from pydantic import BaseModel, Field
from starlette.applications import Starlette

# --- 配置 ---
# ⚠️ 替换为您的实际天气 API Key
# 推荐使用 OpenWeatherMap 或其他支持城市名查询的 API
WEATHER_API_KEY = "YOUR_OPENWEATHERMAP_KEY" 
WEATHER_API_BASE = "https://api.openweathermap.org/data/2.5" 
SERVER_HOST = "127.0.0.1"
SERVER_PORT = 8080

# 1. 初始化 FastMCP 服务器
mcp = FastMCP("weather_service")

# 2. 定义工具的输入参数
class GetWeatherInput(BaseModel):
    """获取当前天气预报的输入模型。"""
    city: str = Field(description="需要查询天气的城市名称，例如：'北京', 'Shanghai', 'London'。")
    
# 3. 定义 MCP 工具
@mcp.tool()
async def get_current_weather(input: GetWeatherInput) -> str:
    """
    根据城市名称获取当前的详细天气状况，包括温度、湿度、风速和天气描述。
    LLM应该在用户询问天气时调用此工具。
    
    :param input: 包含城市名称的输入模型。
    :return: 格式化的天气信息字符串。
    """
    city = input.city
    
    # 构造 API URL (使用 metric 单位和中文语言)
    url = (
        f"{
     
     WEATHER_API_BASE}/weather?q={
     
     city}&appid={
     
     WEATHER_API_KEY}"
        f"&units=metric&lang=zh_cn"
    )
    
    if WEATHER_API_KEY == "YOUR_OPENWEATHERMAP_KEY":
         return "错误：请在 weather_server.py 中设置 WEATHER_API_KEY。"

    try:
        # 使用 httpx 异步发送请求
        async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
            response = await client.get(url)
            response.raise_for_status() # 抛出 4xx/5xx 错误
            data = response.json()
            
            # 提取并格式化关键天气数据
            if data.get('cod') == 200:
                main = data.get('main', {
   
   })
                weather = data.get('weather', [