跳转到主要内容
天气应用程序编程接口 API 只返回数据，而用户真正需要的是建议。一个可以访问天气数据的智能体能够将天气预报转化为针对具体场景的可执行建议。 
import asyncio
from dedalus_labs import AsyncDedalus, DedalusRunner
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

async def main():
    client = AsyncDedalus()
    runner = DedalusRunner(client)

    result = await runner.run(
        input="""I'm planning an outdoor wedding in San Francisco next weekend.

        Please provide:
        1. Current weather conditions
        2. 7-day forecast with daily details
        3. Precipitation probability
        4. Temperature highs and lows
        5. Wind and UV conditions
        6. Specific recommendations for outdoor event planning""",
        model="openai/gpt-4.1",
        mcp_servers=["windsor/open-meteo-mcp"]
    )

    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

​
Open Meteo 能力

windsor/open-meteo-mcp 服务器提供：
  • 当前天气状况
  • 多日天气预报（逐小时和逐日）
  • 历史天气数据
  • 天气预警
  • 全球范围覆盖（无需 API 密钥）

​
超越原始数据

任何应用程序编程接口 API 都能获取天气数据。智能体负责解读这些数据：评估风力对户外活动的影响、根据降雨概率提出备用方案、依据紫外线指数保障来宾安全、根据全天温度变化优化安排。 同样的模式适用于任何“从数据到建议”的任务。健康指标会转化为健身建议，市场数据会转化为投资建议，传感器读数会转化为维护告警。