ClaudeLocalMCP.ts
自己為 Claude 寫本地端 MCP Server 很簡單，有手就行😁 完整流程 Demo 的 gif 圖檔 !MCP開啟圖示
簡介 MCP Server
MCP Server 就像「AI 的 USB 插槽」，讓 AI 能安全地連接外部資料或工具。 舉例：AI 想查電腦檔案或查詢股票價格，MCP Server 就負責幫 AI 取得這些資料或執行操作。
AI 有了 MCP（模型上下文協定）後，將產生以下重大影響：
- AI 不再只是「建議者」，而能主動執行任務。例如，AI 不僅能告訴你怎麼查資料，還能直接幫你查詢資料庫、整理報表、發送郵件，甚至控制智慧家電
- AI 可即時存取外部資料與工具，突破只能依賴訓練知識的限制，能根據最新數據做出回應，如即時天氣、最新財經資訊等
- AI 回答更精確，能減少「幻覺」問題，因為可直接查證外部資料來源
- 開發者只需一次整合 MCP，AI 就能連接多種工具和資料，開發效率大幅提升
- 用戶資料安全性提升，因為存取權限可細緻控管，且多數操作在本地端執行
總結：MCP 讓 AI 從只能「說」進化到能「做」，大幅擴展應用範圍與價值，推動 AI 進入真正的智能代理（AI Agent）時代
Weather MCP Server
這是用來給 Claude 查詢指定地區的天氣資訊
申請天氣 API 服務
我去申請 https://openweathermap.org/ 的免費服務 請去註冊並取得 API 金鑰 (API Key)
在 .env 填入金鑰
OPENWEATHERMAP_API_KEY=你的實際API金鑰貼在這裡記得在 dist 內放上 .env 檔案來提供 API金鑰
安裝 Claude 桌面版
https://claude.ai/download
開啟 Claude 開發模式
右上角 File => Settings 開啟 Developer 模式
設定 MCP Server 給 Claude 使用
Windows 用戶請 開啟目錄 C:\Users\使用者名稱\AppData\Roaming\Claude 檔案名稱 claude_desktop_config.json ``json { "mcpServers": { "weather": { "command": "node", "args": [ "D:\\github\\ClaudeLocalMCP.ts\\dist\\index.js", "envPath=D:\\github\\ClaudeLocalMCP.ts\\.env" ] } } } `` envPath 是指定 .env 的路徑
確認一下 MCP 是否正常開啟 !MCP開啟圖示 檢視一下 MCP 名稱 !MCP開啟圖示 詢問時要指定地區，如: 台中天氣如何? Claude 會要你確認(Allow for this chat)是否可以執行 MCP 服務 !MCP開啟圖示
查詢 MCP Server 執行 log
Windows 用戶請 開啟目錄 C:\Users\使用者名稱\AppData\Roaming\Claude\logs
