jweather
一个快速集成、支持全国天气预报查询的MCP服务器工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：jweather。 它的用途是：一个快速集成、支持全国天气预报查询的MCP服务器工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/jweather/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'查询北京今天和未来三天的天气情况。'，它会通过集成的jweather MCP服务器获取最新的天气预报数据，并以清晰的结构化格式回复给你，包括温度、天气状况、风力等信息。
介绍
jweather 是一个专为 MCP（Model Context Protocol）设计的服务器工具，旨在解决开发者在构建AI应用时需要便捷、可靠地获取全国范围天气预报数据的问题。它封装了天气查询接口，让开发者无需从零开始对接复杂的第三方天气API，可以快速将天气查询能力集成到自己的AI Agent或工作流中。
使用方式非常简单，开发者只需按照标准MCP协议部署或调用此服务器，即可通过AI助手或代码直接查询指定城市的实时天气、未来预报等信息。它通常作为后端服务运行，接收包含城市参数的请求并返回结构化的天气数据。
这个工具特别适合那些正在开发智能体应用、需要为产品增加环境感知或信息查询功能的开发者。无论是构建一个提醒用户带伞的日程助手，还是一个提供出行建议的旅行规划Agent，集成天气数据都是常见的需求。
建议在使用前确认其依赖的底层天气数据源的覆盖范围和更新频率，以确保满足应用场景的准确性要求。对于需要极高并发或商业级服务保障的场景，可能需要考虑额外的服务部署和缓存策略。
核心特点
与需要自行注册、配置密钥的通用天气API不同，jweather作为即插即用的MCP服务器，开箱即用，极大简化了在AI Agent生态中集成天气能力的流程；同时，它专注于全国范围覆盖，比一些仅限局部地区的天气Skill更通用。
注意事项
不适合需要超精细化（如街道级）预报、历史天气数据查询或全球范围城市覆盖的高级专业气象分析场景。
常见问题
这个工具需要自己申请天气API密钥吗？
通常不需要，它已内置或配置了可用的数据源，开箱即用。
支持查询哪些城市的天气？
支持全国主要城市及区县的天气查询。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/jweather/raw/index.md 读取 jweather 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/jweather/raw/index.md（查看排版版本）