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Creación básica de MCP sobre el tiempo de EEUU con el ejemplo que tenemos en la web

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Python
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Creación básica de MCP sobre el tiempo de EEUU con el ejemplo que tenemos en la web

Model Context Protocol (MCP) - This server can be integrated with AI applications to provide additional context and capabilities, enabling enhanced AI interactions and functionality.

Documentation

!Python !uv

!MCP Weather Analaizer.digital

Creación del MCP sobre el tiempo de Estados Unidos

Es el trabajo del código de MCP que viene en el ejeplo de la web, si bien es cierto que es complicado la parte de la configuración del MCP más que la parte del código. El en proyecto hemos seguido el ejemplo de modelocontextprotocol.io para hacer el siguiente ejemplo. Es un ejemplo simple para poder entender lo que podemos hacer con MCPs en nuestros proyectos conectando la IA, en este caso se aconseja Claude Desktop para la realización del trabajo.

Dependencias de antes de empezar con el proyecto

Para poder empezar con el proyecto nos aconsejan usar uv, así qque para descargarlo: en Windows necesitarías:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Si estás en Linux o Mac:

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

Con lo que luego crearemos el entorno virtual y podemos descargar directamente las librerías o bien desde este repositorio o si no desde el código que nos está facilitando la información de la web.

#Creación de un nuevo directorio para el proyecto
uv init weather
cd weather

#Creación de un entorno virtual y activarlo
uv venv
.venv/Script/activate

#Instalar las dependencias
uv add mcp[cli] httpx

#Crear nuestro archivo de servidor
new-item weather.py

Y con esto ya únicamente que tenemos que entrar en el archivo de weather.py y ponernos a picar el código.

Utilizremos las siguientes librerías:

  • typing
  • httpx
  • mcp.server.fastmcp

Los trabajos en MCP son 3 normalmente y en este caso en concreto

  1. Creación del servidor: Aquí es donde haremos la configuración del MCP y manejaremos la comunicación entre el cliente y el servidor
  2. Definir las herramientas que vamos a crear Estas serán las herramientas que podrá utilizar nuestro LLM para tomar la información necesaria que necesita para poder trabajar.
  3. Las escuchas de conexión con el cliente

Podemos ver que se ayuda de la APi y la conexión de MCP para darnos la información de la alerta en este caso del tiempo en California !MCP Alertas en California

Ejemplo de la configuración bien explicadad del Json de configuración de Claude

  • explicación configuración json de Claude Aquí podrás ver como configurar el json de nuestro Claude para que pueda detectarlo, debes de tener en cuenta que una vez lo hagas tendrás que cerrar y volver a abrir Claude. A mi me ha llegado a pasar que he tenido que reiniciar el PC completamente. Puedes descargar Claude en el enlace que he facilitado.

Agradecimientos a:

  • Damupi por darme a conocer esto de los MCP
  • Midudev por esa pedazo de explicación donde me ayudó a poder crear esto aunque en un lenguaje de programación de verdad :rofl:

Quick Start

1

Clone the repository

git clone https://github.com/pichu2707/mcp-weather
2

Install dependencies

cd mcp-weather
npm install
3

Follow the documentation

Check the repository's README.md file for specific installation and usage instructions.

Repository Details

Ownerpichu2707
Repomcp-weather
LanguagePython
License-
Last fetched8/10/2025

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