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基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供本地资源管理、外部工具调用和提示渲染，支持与LLM客户端通过JSON-RPC进行交互，具备SQLite持久化与外部天气API查询等功能。
一个基于Model Context Protocol (MCP) 的简单Python服务器，提供天气预警和天气预报查询工具，通过JSON-RPC与LLM客户端通信。
一个使用Python实现的MCP服务器基础示例，演示了如何通过工具和资源为LLM提供上下文信息和功能扩展。
该仓库提供使用Python和JavaScript构建Model Context Protocol (MCP) 服务器的示例和指南，帮助开发者为AI客户端提供工具和资源访问能力。
这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的天气信息服务器示例，演示了如何使用工具提供天气查询功能，并集成了synf工具实现热重载开发。
在Google Cloud Run上托管的MCP服务器，通过SSE协议提供天气查询工具，并使用IAM进行身份验证。
基于Python的MCP服务器快速开发模板，提供工具注册和SSE/Stdio传输支持，简化AI应用后端构建。
一个简单的 MCP 服务器，提供航空气象数据查询工具，允许 LLM 客户端获取指定机场的天气信息。
使用Encore框架构建的MCP服务器示例，提供天气查询工具，演示了MCP协议在实际应用中的使用。
基于Model Context Protocol (MCP) 构建的天气服务器，提供实时天气和天气预报查询功能。
Surf MCP Server 是一个基于 MCP 协议的服务器，提供查询全球潮汐信息的功能，方便用户获取特定地点和日期的潮汐数据。
该仓库提供了一个基于SSE（Server-Sent Events）的MCP服务器示例，用于提供天气信息查询工具，并包含一个与之交互的MCP客户端。