MCP Travel Weather Server - LAB03

Dokumentasjon

Presentasjon - Marp presentation markdown

Oversikt

MCP Travel Weather Server er en basis-implementasjon for MCP workshop LAB03. Dette er en læringsorientert versjon som demonstrerer Model Context Protocol (MCP) grunnleggende konsepter med fokus på værdata.

Arkitektur: Systemet består av tre hovedkomponenter:

Web Service: Frontend brukergrensesnitt
AI Agent: OpenAI-basert agent som orkestrerer forespørsler
MCP Server: HTTP API med værfunksjonalitet

✅ MCP 2025-11-25 Kompatibel Implementasjon

Denne workshopen implementerer JSON-RPC 2.0 over HTTP i henhold til den offisielle MCP spesifikasjonen (2025-11-25).

Offisielle MCP 2025-11-25 Transporter:

stdio - JSON-RPC 2.0 over standard input/output
Streamable HTTP - JSON-RPC 2.0 over HTTP POST med valgfri Server-Sent Events (SSE)

Vår Implementasjon:

✅ JSON-RPC 2.0 protokoll
✅ POST /message endpoint for alle operasjoner
✅ tools/list metode for verktøyoppdagelse
✅ tools/call metode for verktøykjøring
✅ Standard JSON-RPC feilkoder
✅ MCP-compliant tool result format (content, structuredContent, isError)
✅ MCP tools manifest struktur

Hvorfor Denne Tilnærmingen?

✅ Spec-kompatibel og produksjonsklar
✅ Lærer den faktiske MCP-protokollen
✅ Enkelt å teste med curl (bare JSON)
✅ Ingen migrering nødvendig for produksjon
✅ Tydelig protokollstruktur

Hva Som Er Valgfritt (Ikke Implementert):

⚪ stdio transport (kun HTTP i denne workshopen)
⚪ Server-Sent Events streaming
⚪ WebSocket transport
⚪ MCP SDK wrappere (bruker direkte JSON-RPC for læring)

Dette er en produksjonsklar implementasjon som følger MCP-spesifikasjonen fullstendig.

Workshop Arkitektur (LAB03)

Forenklet tjenestearkitektur

graph LR
    A["<b>Web Service</b><br/>Port 8080<br/>━━━━━━━━━<br/>• Frontend UI<br/>• User Interface<br/>• Examples<br/>• Health Checks"] --HTTP--> B["<b>Agent Service</b><br/>Port 8001<br/>━━━━━━━━━<br/>• AI Logic<br/>• OpenAI GPT-4o<br/>• Conversation<br/>• Memory"]
    B --HTTP--> C["<b>MCP Server</b><br/>Port 8000<br/>━━━━━━━━━<br/>• Weather Tool<br/>• OpenWeatherMap<br/>• Geocoding<br/>• Health Checks"]
    
    style A fill:#e1f5ff,stroke:#01579b,stroke-width:2px,color:#000
    style B fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px,color:#000
    style C fill:#e8f5e9,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px,color:#000

1. MCP Server (`services/mcp-server/`)

MCP-compliant JSON-RPC 2.0 API - Port 8000

POST /message - JSON-RPC 2.0 endpoint for alle operasjoner
- tools/list metode - Hent verktøymanifest
- tools/call metode - Kjør verktøy
GET /health - Helsesjekk

MCP Tools Manifest: Serveren følger MCP spesifikasjonen og eksponerer verktøy med:

name: Unikt verktøynavn
title: Human-readable visningsnavn
description: Funksjonalitetsbeskrivelse
inputSchema: JSON Schema for input validering
outputSchema: JSON Schema for output validering
endpoint: HTTP endpoint for verktøyet
method: HTTP metode (GET, POST, etc.)

MCP Result Format: Alle verktøy returnerer MCP-compliant responses:

{
  "content": [{"type": "text", "text": "..."}],
  "structuredContent": {...},
  "isError": false
}

API som brukes:

OpenWeatherMap for værdata
Nominatim (OpenStreetMap) for geocoding

2. Agent Service (`services/agent/`)

AI-orkestrering med MCP-compliant tool handling - Port 8001

OpenAI GPT-4o mini for intelligent respons
Dynamisk lasting av verktøy fra MCP server ved oppstart
MCP-compliant response parsing (content array, structuredContent, isError)
HTTP klient med endpoint mapping fra tools manifest
Persistent SQLite database for samtalehistorikk
POST /query - Prosesser brukerforespørsler
GET /health - Helsesjekk med agent status

3. Web Service (`services/web/`)

Frontend web-grensesnitt - Port 8080

HTML/JavaScript grensesnitt
HTTP klient for agent kommunikasjon
Eksempel spørsmål og interaktiv chat
Real-time helsestatusindikator
GET / - Hovedside
POST /query - Proxy til agent service
GET /examples - Foreslåtte spørsmål
GET /health - Helsesjekk

4. Datasette (`datasette`)

SQLite database viewer - Port 8090

Web-basert SQLite database viewer for samtalehistorikk
Read-only tilgang til conversations database
Visuell inspeksjon av conversation og session data
Automatisk tilkobling til /data/conversations.db
Verktøy for å utforske agent hukommelse

Workshop Læringsmål

Denne LAB03-versjonen er designet for å lære:

MCP Protocol: Implementering av Model Context Protocol (spec 2025-11-25)
MCP Tools: Verktøydefinisjon med inputSchema og outputSchema
MCP Results: Strukturerte responses med content array og structuredContent
Tools Integration: Dynamisk kobling av AI agent med MCP server verktøy
OpenAI Function Calling: Strukturert verktøybruk med dynamic tool loading
Docker Deployment: Containerisert mikroservice deployment
Error Handling: MCP-compliant error responses med isError flag

MCP Spec Compliance Proof

Third-Party MCP Client (services/mcp-sdk-client/) - En frittstående Python klient som beviser at MCP serveren følger den offisielle spesifikasjonen:

✅ Uavhengig implementasjon - Ingen delt kode med workshop agenten
✅ Ren JSON-RPC 2.0 - Ingen proprietære protokoll-utvidelser
✅ Minimal avhengigheter - Kun httpx library
✅ Fungerer med hvilken som helst MCP server - Oppdager verktøy dynamisk
✅ Docker Ready - Kjører i Docker container med fulle tjenesteintegrert

Test det (Docker - Anbefalt):

# Med hele stacken
docker compose --profile compliance-test up mcp-sdk-client

# Eller som en one-off test
docker compose --profile compliance-test run mcp-sdk-client

Test det (Lokalt):

cd services/mcp-sdk-client
export MCP_SERVER_URL=http://localhost:8000  # For lokal testing
python3 test_mcp_sdk.py

Se MCP SDK Client README for detaljer.

Kom i gang

Forutsetninger

Du trenger API nøkler for:

OpenAI: For GPT AI → platform.openai.com
OpenWeatherMap: For værdata → openweathermap.org/api

Docker Deployment (Anbefalt)

# Klon repository
git clone <repository-url>
cd agent

# Sett opp miljøvariabler
cp .env.example .env
# Rediger .env med dine API nøkler

# Start alle tjenester (uten compliance test)
docker compose up -d

# Start alle tjenester INKL. MCP SDK compliance test
docker compose --profile compliance-test up -d

# Sjekk status
docker compose ps

Tilgang:

Hovedside: http://localhost:8080
Agent API: http://localhost:8001
MCP API: http://localhost:8000
Datasette (Database Viewer): http://localhost:8090

Kjør MCP Compliance Test:

# Se loggen fra compliance test
docker compose logs mcp-sdk-client

# Kjør testen på nytt
docker compose --profile compliance-test run mcp-sdk-client

Miljøvariabler

# Kreves for LAB03
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

# Værdata bruker yr.no (api.met.no) - ingen API-nøkkel nødvendig

# Service URLs (auto-konfigurert i Docker)
MCP_SERVER_URL=http://mcp-server:8000

Funksjoner (LAB03)

MCP-Compliant Tools Discovery

MCP server eksponerer tilgjengelige verktøy via /tools endpoint
Agent laster verktøy dynamisk ved oppstart
Følger MCP spesifikasjon 2025-11-25
Tools returnerer strukturerte responses med content, structuredContent og isError
Støtte for inputSchema og outputSchema validering

Værprognose

Detaljert værprognose for enhver destinasjon
Temperatur, nedbør, vind og luftfuktighet
Basert på OpenWeatherMap API

MCP Verktøy

get_weather_forecast: Hent værprognose for destinasjoner
ping: Test verktøy for tilkoblingskontroll
get_status: Server status informasjon
Alle verktøy følger MCP spesifikasjon

Persistent Hukommelse

Husker samtalehistorikk på tvers av sesjoner
SQLite database for lokal lagring
Administrering av flere samtalesesjoner

Intelligent Dialog

OpenAI GPT-4o mini for naturlig språkforståelse
Dynamic function calling basert på MCP tools manifest
Kontekstbevisst samtaler

MCP Arkitektur

Workshop LAB03 demonstrerer MCP (Model Context Protocol) arkitektur med dynamisk tools discovery:

graph LR
    WS["Web Service"] -->|HTTP| AA["AI Agent"]
    AA -->|dynamic tools| MS["MCP Server"]
    MS -->|/tools manifest| AA
    MS -->|API calls| EA["External APIs"]
    
    AA -.->|tools/list| MS
    AA -.->|tools/call| MS
    
    style WS fill:#e1f5ff,stroke:#01579b,color:#000
    style AA fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,color:#000
    style MS fill:#e8f5e9,stroke:#1b5e20,color:#000
    style EA fill:#fff3e0,stroke:#e65100,color:#000

Arkitektur komponenter:

Web Service: Frontend brukergrensesnitt og API proxy
AI Agent: OpenAI GPT-4o mini med dynamisk tools loading og intelligent endpoint mapping
MCP Server: HTTP API som eksponerer MCP tools manifest og implementerer verktøy
Tools Manifest: MCP-kompatibel manifest med endpoint og method informasjon
Memory: Persistent samtalehukommelse

MCP Protocol Implementation:

MCP server følger MCP spesifikasjon for tools eksponering
Agent implementerer dynamisk tools discovery ved oppstart
Intelligent endpoint mapping med både eksplisitt og konvensjonsbasert støtte
HTTP method routing (GET, POST, PUT, DELETE) basert på tools manifest

Python Avhengigheter (hvis ikke bruker Docker)

pip install -r requirements.txt

Docker Deployment (Anbefalt)

Systemet er optimalisert for Docker deployment med alle komponenter i separate containere.

Forutsetninger

Docker og Docker Compose installert
API nøkler konfigurert (se over)

Rask start

# Klon repository og naviger til mappen
cd travel-weather-mcp

# Kopier og rediger miljøvariabler
cp .env.example .env
# Rediger .env med dine API nøkler:
# - OPENAI_API_KEY (kreves)
# Værdata bruker yr.no - ingen API-nøkkel nødvendig

# Bygg og start alle tjenester
docker compose up -d

# Sjekk at alt kjører
docker compose ps

Tjenester som startes

travel-weather-mcp-server: MCP server med værverktøy
travel-weather-agent: AI agent service
travel-weather-web: Web interface på http://localhost:8080

Bruk av tjenestene

Web Interface

Åpne http://localhost:8080 i nettleseren for enkel bruk.

API Tilgang

# REST API kall
curl -X POST http://localhost:8080/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Hvordan er været i Oslo i dag?"}'

Manuell Docker start

# Bygg og start alle tjenester
docker compose up -d

# Eller start kun spesifikke tjenester
docker compose up -d mcp-server travel-agent

# Se logfiler
docker compose logs -f mcp-server
docker compose logs -f travel-agent

# Stopp tjenester
docker compose down

Tilgjengelige tjenester

Web Interface: http://localhost:8080 - Enkel web-grensesnitt for agenten
Agent API: http://localhost:8001 - REST API for agenten
MCP Server: http://localhost:8000 - MCP server API
Datasette: http://localhost:8090 - SQLite database viewer for samtalehistorikk
MCP SDK Client (optional): Compliance test - kjøres med --profile compliance-test

Bruk

Web Interface (Anbefalt)

Gå til http://localhost:8080 i nettleseren din for et enkelt brukergrensesnitt.

Docker Commands

# Se alle kjørende tjenester
docker compose ps

# Restart spesifikk tjeneste
docker compose restart mcp-server

# Se logfiler live
docker compose logs -f travel-agent

API Endpoints (LAB03)

MCP JSON-RPC 2.0 Protocol

MCP Server bruker JSON-RPC 2.0 protokoll via POST /message endpoint for alle operasjoner:

POST /message - JSON-RPC 2.0 endpoint for alle MCP operasjoner
- tools/list metode - Hent liste over tilgjengelige verktøy
- tools/call metode - Kjør et spesifikt verktøy
GET /health - Helsesjekk

JSON-RPC 2.0 Request Format

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list",
  "params": {}
}

Tilgjengelige MCP Verktøy

get_weather_forecast

Beskrivelse: Hent værprognose for en destinasjon
Parametere: location (stedsnavn, f.eks. "Oslo, Norway")
Returner: Værprognose med temperatur, vind, fuktighet og beskrivelse

ping

Beskrivelse: Test verktøy for tilkoblingskontroll
Parametere: message (melding å sende)
Returner: Bekreftelses-melding

Eksempel API Kall (JSON-RPC 2.0)

Hent verktøyliste:

curl -X POST http://localhost:8000/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list"
  }'

Kall værverktøy:

curl -X POST http://localhost:8000/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "get_weather_forecast",
      "arguments": {"location": "Oslo, Norway"}
    }
  }'

Kall ping verktøy:

curl -X POST http://localhost:8000/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "ping",
      "arguments": {"message": "Hello MCP"}
    }
  }'

Via Agent (anbefalt for brukere):

curl -X POST http://localhost:8001/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Hvordan er været i Oslo?"}'

Sikkerhet

API nøkler lagres som miljøvariabler
Ingen sensitive data logges
Input validering på alle endpoints
Rate limiting gjennom OpenWeatherMap API

Feilsøking

Vanlige problemer

"API key not configured"
- Sjekk at miljøvariabler er riktig satt i .env
- Verifiser at API nøklene er gyldige
"Location not found"
- Prøv mer spesifikke stedsnavn
- Inkluder land (f.eks. "Oslo, Norway")
Containerproblemer
- Kjør docker compose down && docker compose up -d
- Sjekk logfiler med docker compose logs

Logging

# Se live logfiler (stdout/stderr)
docker compose logs -f travel-agent   # Agent service
docker compose logs -f mcp-server      # MCP server
docker compose logs -f agent-web       # Web service
docker compose logs -f                 # Alle tjenester

# Tilgang til persistente loggfiler i volume
docker exec travel-weather-agent cat /app/logs/agent.log
docker exec travel-weather-mcp cat /app/logs/mcp-server.log
docker exec travel-weather-web cat /app/logs/web.log

# Følg loggfiler i real-time
docker exec travel-weather-agent tail -f /app/logs/agent.log

Logglagring: Alle tjenester lagrer logger i travel-weather-logs Docker volume på /app/logs/ inne i hver container. Logger skrives både til stdout (for docker logs) og til persistente filer.

Workshop Utvidelser

LAB03 er designet for utvidelse. Deltagere kan legge til:

Nye MCP verktøy

Implementer en ny funksjon i services/mcp-server/app.py
Legg verktøyet til i handle_tools_list() med navn, beskrivelse og inputSchema
Legg til handling for verktøyet i handle_tools_call() metoden
Agent vil automatisk laste det nye verktøyet ved restart via tools/list JSON-RPC metoden
Test med curl eller web interface

Merk: Agent laster verktøy dynamisk via JSON-RPC tools/list, så ingen hardkoding kreves i agent koden.

Foreslåtte utvidelser

Ruteplanlegging: Legg til OpenRouteService API
Hotell booking: Integrer booking API
Transport: Legg til public transport API
Oversettelse: Legg til språkoversettelse

Se Presentasjonen for detaljerte instruksjoner på workshop øvelser.

Testing

Manual JSON-RPC 2.0 Testing

# Test health endpoints
curl http://localhost:8000/health
curl http://localhost:8001/health
curl http://localhost:8080/health

# Test MCP tools/list metode
curl -X POST http://localhost:8000/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list"
  }' | python3 -m json.tool

# Test get_weather_forecast verktøy
curl -X POST http://localhost:8000/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "get_weather_forecast",
      "arguments": {"location": "Oslo, Norway"}
    }
  }' | python3 -m json.tool

# Test ping verktøy
curl -X POST http://localhost:8000/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "ping",
      "arguments": {"message": "test"}
    }
  }' | python3 -m json.tool

# Test via Agent
curl -X POST http://localhost:8001/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Hva er været i Oslo?}' | python3 -m json.tool

Lisens

MIT License - se LICENSE fil for detaljer.

Workshop Dokumentasjon

For workshop deltagere:

Presentasjon: Marp Presentation
Teknisk support: Spør workshopleder

Bidrag

Bidrag er velkomne! Vennligst:

Fork repository
Opprett en feature branch
Commit endringene dine
Push til branch
Opprett en Pull Request

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 5 Commits
.github		.github
adr		adr
doc		doc
helper		helper
services		services
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
Makefile		Makefile
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

MCP Travel Weather Server - LAB03

Dokumentasjon

Oversikt

✅ MCP 2025-11-25 Kompatibel Implementasjon

Workshop Arkitektur (LAB03)

Forenklet tjenestearkitektur

1. MCP Server (services/mcp-server/)

2. Agent Service (services/agent/)

3. Web Service (services/web/)

4. Datasette (datasette)

Workshop Læringsmål

MCP Spec Compliance Proof

Kom i gang

Forutsetninger

Docker Deployment (Anbefalt)

Miljøvariabler

Funksjoner (LAB03)

MCP-Compliant Tools Discovery

Værprognose

MCP Verktøy

Persistent Hukommelse

Intelligent Dialog

MCP Arkitektur

Python Avhengigheter (hvis ikke bruker Docker)

Docker Deployment (Anbefalt)

Forutsetninger

Rask start

Tjenester som startes

Bruk av tjenestene

Web Interface

API Tilgang

Manuell Docker start

Tilgjengelige tjenester

Bruk

Web Interface (Anbefalt)

Docker Commands

API Endpoints (LAB03)

MCP JSON-RPC 2.0 Protocol

JSON-RPC 2.0 Request Format

Tilgjengelige MCP Verktøy

get_weather_forecast

ping

Eksempel API Kall (JSON-RPC 2.0)

Sikkerhet

Feilsøking

Vanlige problemer

Logging

Workshop Utvidelser

Nye MCP verktøy

Foreslåtte utvidelser

Testing

Manual JSON-RPC 2.0 Testing

Lisens

Workshop Dokumentasjon

Bidrag

About

Resources

Uh oh!

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

1. MCP Server (`services/mcp-server/`)

2. Agent Service (`services/agent/`)

3. Web Service (`services/web/`)

4. Datasette (`datasette`)

Packages