# Weather_Forecast_Agent

**Repository Path**: tomwoo/Weather_Forecast_Agent

## Basic Information

- **Project Name**: Weather_Forecast_Agent
- **Description**: 天气预报智能体(LM_APP_003)
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-27
- **Last Updated**: 2025-08-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Weather_Forecast_Agent

`Weather_Forecast_Agent` 是一个用于生成和可视化天气预报的智能体。该项目结合了现代天气数据处理和可视化技术，旨在提供高效且直观的天气预测功能。

## 🌟 特性

- **天气数据获取与处理**：支持从数据源获取天气信息并进行处理。
- **动画生成**：能够生成天气变化的动画，便于直观展示天气趋势。
- **跨平台支持**：兼容多种操作系统，便于部署和使用。
- **定时任务管理**：内置定时任务管理模块，支持定时更新天气数据。

## 📁 项目结构

- `config/locations.txt`：存储地理位置信息。
- `forecast_tools/forecast.py`：核心天气预报功能模块。
- `forecast_tools/mcp_client.py`：MCP 客户端封装，用于与 MCP 服务器通信。
- `forecast_tools/mcp_server.py`：MCP 服务器模块，提供天气动画生成工具。
- `forecast_tools/plot.py`：天气数据可视化模块。
- `main.py`：主程序入口，包含初始化、更新和展示功能。
- `timing_tasks.py`：定时任务管理模块。
- `update-current-datetime.js`：前端时间更新脚本。

## 🛠️ 安装

确保你已经安装了 Python 3.12+ 和必要的依赖库。你可以通过以下步骤安装uv工具和项目依赖：

```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 安装uv工具
cd Weather_Forecast_Agent # 进入项目目录
uv sync # 同步（安装）项目依赖
```

## 🚀 使用

### 设置环境变量

在项目目录下创建".env"文件，内容如下：

```txt
EARTH2STUDIO_CACHE = "用作earth2studio的数据、模型文件缓存"
EARTH2STUDIO_PACKAGE_TIMEOUT = 3600 # 下载包的超时时间（单位：秒）

OPENAI_BASE_URL = "LLM的（代理）服务器端URL"
OPENAI_API_KEY = "LLM的API密钥"
```

### 运行智能体

运行以下命令启动智能体：

```bash
uv run main.py
```

### 访问Web页面

通过以下URL访问Web页面：http://localhost:7860/。

## 🤝 贡献

欢迎贡献代码和建议！请遵循以下步骤：

1. Fork 项目。
2. 创建新分支 (`git checkout -b feature/new-feature`)。
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add new feature'`)。
4. 推送分支 (`git push origin feature/new-feature`)。
5. 创建 Pull Request。

## 📄 许可证

本项目使用 MIT 许可证。详情请查看 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 📬 联系

如果你有任何问题或建议，请联系项目维护者。