5分钟快速上手:用Python和SSE构建实时天气查询MCP服务(附OpenWeather配置)

手把手教你用Python搭建SSE版MCP天气查询服务器(附OpenWeather API配置) 本文详细介绍了如何使用Python搭建基于SSE协议的MCP天气查询服务器,包括OpenWeather API配置、服务端核心架构实现和SSE传输模式优化。通过实战案例,帮助开发者掌握实时数据推送技术,提升天气查询服务的效率和可靠性。 阅读详情

Python与SSE构建实时天气服务的极简实践

1. 实时数据推送的技术选型

在现代Web应用中,实时数据推送已成为提升用户体验的关键技术。Server-Sent Events(SSE)作为一种轻量级的服务器到客户端单向通信协议,相比WebSocket和长轮询具有独特优势:

  • 协议简洁性:基于标准HTTP协议,无需额外握手过程
  • 自动重连:内置断线重连机制,客户端自动恢复连接
  • 文本友好:原生支持UTF-8文本数据,适合消息类应用
  • 资源消耗低:服务端维护成本远低于WebSocket
# SSE响应基本格式示例
def sse_response(data):
    return f"data: {json.dumps(data)}\n\n"

当我们需要构建一个实时天气查询服务时,SSE的简单性使其成为理想选择。以下是三种常见实时技术的对比:

特性SSEWebSocket长轮询
通信方向单向(服务端→客户端)双向半双工
协议复杂度低高中
连接开销低中高
断线处理自动重连需手动实现每次请求重建
适合场景实时通知交互应用兼容性要求高

2. 五分钟快速搭建SSE服务框架

2.1 基础环境配置

使用Python构建SSE服务无需复杂依赖,仅需标准库即可实现核心功能。推荐使用异步框架提升并发性能:

# 创建项目目录结构
mkdir weather-sse && cd weather-sse
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate     # Windows

# 安装推荐依赖
pip install httpx fastapi uvicorn

2.2 最小化SSE服务实现

以下代码展示了使用FastAPI构建的SSE端点核心逻辑:

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import StreamingResponse
import asyncio
import json

app = FastAPI()

async def weather_stream(request: Request):
    async def event_generator():
        while True:
            if await request.is_disconnected():
                break
            
            # 这里替换为实际的天气数据获取逻辑
            weather_data = {"temp": 25, "humidity": 60}
            
            yield f"data: {json.dumps(weather_data)}\n\n"
            await asyncio.sleep(10)  # 10秒更新间隔

    return StreamingResponse(
        event_generator(),
        media_type="text/event-stream",
        headers={"Cache-Control": "no-cache"}
    )

@app.get("/sse/weather")
async def weather_sse_endpoint(request: Request):
    return await weather_stream(request)

启动服务命令:

uvicorn main:app --reload --port 8000

3. OpenWeather API深度集成

3.1 API接入关键步骤

  1. 获取API密钥:

    • 访问OpenWeather官网注册账户
    • 在个人仪表板创建API Key
    • 免费套餐支持每分钟60次请求
  2. 请求参数优化:

    params = {
        "q": "Beijing,CN",
        "appid": "your_api_key",
        "units": "metric",  # 摄氏温度
        "lang": "zh_cn"     # 中文响应
    }
    
  3. 错误处理机制:

    async def fetch_weather(city: str):
        try:
            async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
                response = await client.get(API_URL, params=params)
                response.raise_for_status()
                return response.json()
        except httpx.HTTPStatusError as e:
            return {"error": f"API请求失败: {e.response.status_code}"}
        except Exception as e:
            return {"error": f"网络错误: {str(e)}"}
    

3.2 数据格式化与增强

原始API响应包含数十个字段,需要针对前端需求进行精简:

def format_weather(raw_data: dict) -> dict:
    return {
        "city": raw_data.get("name"),
        "temp": raw_data.get("main", {}).get("temp"),
        "feels_like": raw_data.get("main", {}).get("feels_like"),
        "description": raw_data["weather"][0]["description"],
        "icon": f"https://openweathermap.org/img/wn/{raw_data['weather'][0]['icon']}@2x.png",
        "update_time": datetime.now().isoformat()
    }

4. 生产级SSE服务优化策略

4.1 性能优化要点

  • 连接管理:使用EventSource对象跟踪活跃连接
  • 心跳机制:定期发送注释行保持连接活跃
async def event_generator():
    while True:
        yield ":heartbeat\n\n"  # 每30秒发送心跳
        await asyncio.sleep(30)
  • 缓存策略:对相同城市的请求复用最近结果
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
async def get_cached_weather(city: str):
    return await fetch_weather(city)

4.2 安全增强措施

  1. 来源验证:

    allowed_origins = ["https://yourdomain.com"]
    
    @app.middleware("http")
    async def check_origin(request: Request, call_next):
        if request.headers.get("origin") not in allowed_origins:
            return JSONResponse({"error": "Forbidden"}, status_code=403)
        return await call_next(request)
    
  2. 速率限制:

    from fastapi import HTTPException
    from slowapi import Limiter
    from slowapi.util import get_remote_address
    
    limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
    
    @app.get("/sse/weather")
    @limiter.limit("10/minute")
    async def weather_sse(request: Request):
        # ...
    

5. 客户端集成实战示例

5.1 浏览器端实现

<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
  <div id="weather"></div>
  
  <script>
    const eventSource = new EventSource('/sse/weather?city=Beijing');
    
    eventSource.onmessage = (event) => {
      const data = JSON.parse(event.data);
      document.getElementById('weather').innerHTML = `
        <h2>${data.city}天气</h2>
        <img src="${data.icon}" alt="天气图标">
        <p>温度: ${data.temp}°C (体感 ${data.feels_like}°C)</p>
        <p>${data.description}</p>
        <small>最后更新: ${new Date(data.update_time).toLocaleString()}</small>
      `;
    };
    
    eventSource.onerror = () => {
      console.log('连接中断,尝试重连...');
    };
  </script>
</body>
</html>

5.2 服务端调试技巧

使用curl测试SSE端点:

curl -N http://localhost:8000/sse/weather

监控连接状态:

@app.on_event("startup")
async def startup():
    print("SSE端点已启动:/sse/weather")
    print(f"文档访问:http://localhost:8000/docs")

6. 进阶功能扩展

6.1 多城市订阅支持

active_subscriptions = {}

@app.websocket("/ws/subscribe")
async def websocket_subscribe(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    city = await websocket.receive_text()
    
    if city not in active_subscriptions:
        active_subscriptions[city] = []
    active_subscriptions[city].append(websocket)
    
    try:
        while True:
            await websocket.receive_text()  # 保持连接
    except:
        active_subscriptions[city].remove(websocket)

6.2 历史数据存储

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class WeatherRecord(Base):
    __tablename__ = 'weather_history'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    city = Column(String)
    temperature = Column(Float)
    recorded_at = Column(String)

engine = create_engine('sqlite:///weather.db')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)

7. 性能监控与运维

7.1 Prometheus指标集成

from prometheus_client import Counter, Gauge

WEATHER_REQUESTS = Counter(
    'weather_requests_total',
    'Total weather API requests',
    ['city']
)
CONNECTIONS_GAUGE = Gauge(
    'sse_connections_current',
    'Current active SSE connections'
)

@app.get("/sse/weather")
async def weather_sse(request: Request, city: str = "Beijing"):
    WEATHER_REQUESTS.labels(city=city).inc()
    CONNECTIONS_GAUGE.inc()
    
    async def generator():
        try:
            # ...原有逻辑...
        finally:
            CONNECTIONS_GAUGE.dec()
    
    return StreamingResponse(generator())

7.2 日志结构化配置

import logging
from pythonjsonlogger import jsonlogger

logger = logging.getLogger("weather-sse")
handler = logging.StreamHandler()
formatter = jsonlogger.JsonFormatter(
    '%(asctime)s %(levelname)s %(message)s %(module)s %(funcName)s'
)
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)

在代码关键点添加日志记录:

logger.info("SSE连接建立", extra={"client": request.client.host})
logger.warning("API调用受限", extra={"city": city, "retry_after": 60})
本地使用 MCP Stdio + Cursor 调用例子 可以打开 自动运行 的权限 , 就不用每次都给权限了。切换到Agent 模式,只有这个模式才能生效。添加后点击刷新,出现绿色代表服务正常。cursor 版本: 0.48.7。第一次调试的时候可以输入详细一点。### 使用 Stdio 模式。添加一个本地的MCP服务。 阅读详情

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