Climatiq MCP Server是一款专为AI助手设计的模型上下文协议(MCP)服务器，它通过Climatiq API提供实时的碳排放计算能力，使AI能够提供气候影响分析。该服务器将碳排放计算结果以climatiq://calculation/{id} URI方案的形式作为资源暴露。

Climatiq MCP Server提供了一系列工具，包括electricity-emission（电力排放计算）、travel-emission（交通排放计算）和search-emission-factors（排放因子搜索）等，覆盖多种碳排放场景。AI模型可以通过这些工具无缝地进行碳排放评估，并利用climate-impact-explanation提示词生成自然语言解释。

使用Climatiq MCP Server，开发者可以轻松地将碳排放数据集成到AI应用中，为用户提供更环保、可持续的决策支持。服务器支持多种API密钥配置方式，并提供详尽的示例和实用工具，方便开发者快速上手和测试集成效果。通过标准化的MCP协议，Climatiq MCP Server简化了AI模型与碳排放数据源的交互，加速了可持续AI解决方案的开发。

碳排放量实时计算

climatiq-mcp-server 的核心功能是为 AI 模型提供碳排放量的实时计算能力。它通过与 Climatiq API 集成，使 AI 助手能够根据各种输入参数（如能源消耗、出行方式、采购支出等）计算碳排放量。该服务器将碳计算结果以 climatiq://calculation/{id} URI 方案暴露为资源，每个资源包含关于排放因子和计算结果的详细信息。例如，一个 AI 助手可以利用此功能，根据用户提供的航班信息（出发地、目的地、乘客数量），调用 travel-emission 工具计算该次航班的碳排放量，并向用户提供相应的气候影响分析。这解决了开发者需要手动集成复杂的碳排放计算逻辑的问题，简化了 AI 应用的开发流程，并为用户提供了即时、准确的碳足迹评估。

多样化的排放因子搜索

该服务器提供强大的排放因子搜索功能，允许 AI 模型根据特定条件查找 Climatiq 数据库中的排放因子。通过 search-emission-factors 工具，AI 助手可以根据活动 ID、地区、年份等参数搜索相关的排放因子。例如，一个 AI 助手可以帮助用户查找特定地区（如中国）的电网排放因子，以便更准确地计算当地的电力消耗碳排放量。这使得 AI 模型能够灵活地适应不同的应用场景和数据需求，并提供更精细化的碳排放评估。技术实现上，该功能通过调用 Climatiq API 的搜索接口实现，并对结果进行结构化处理，以便 AI 模型能够方便地使用。

自然语言气候影响解释

climatiq-mcp-server 包含 climate-impact-explanation prompt，能够根据特定的排放计算结果生成自然语言解释。这意味着 AI 助手不仅可以提供碳排放量的数值，还可以用易于理解的语言解释这些排放量对气候的影响。例如，如果计算结果显示某次航班产生了 1 吨二氧化碳排放，AI 助手可以使用该 prompt 生成一段文字，解释这相当于多少辆汽车行驶一年所产生的排放量，或者需要种植多少棵树才能抵消这些排放。这极大地增强了用户体验，使碳排放数据更具可读性和实用性。该功能利用大型语言模型（LLM）根据预定义的模板和计算结果生成解释文本，从而实现自动化和个性化的气候影响沟通。

技术实现

climatiq-mcp-server 使用 Python 构建，并采用 FastAPI 框架提供 API 接口。它使用 uv 进行虚拟环境和依赖管理，方便开发者进行安装和部署。服务器支持多种配置方式，包括环境变量、配置文件和命令行参数，以满足不同用户的需求。此外，该服务器还提供了丰富的示例代码和实用工具，例如 test_client.py 用于测试所有工具、prompts 和资源，llm_example_client.py 演示了大型语言模型如何与 Climatiq MCP 服务器交互，climatiq_cli.py 提供了一个命令行界面工具，用于直接访问 API，无需 MCP 服务器的复杂性。这些工具大大降低了开发者的使用门槛，并加速了 AI 应用的开发过程。

集成优势

climatiq-mcp-server 通过 MCP 协议与 AI 模型进行交互，实现了与各种 AI 助手的无缝集成。它支持标准输入/输出和 HTTP/SSE 等多种传输机制，确保了灵活性和兼容性。通过将碳排放计算功能封装为 MCP 资源，该服务器简化了 AI 模型与外部数据源和服务的交互过程，提高了开发效率。此外，该服务器还提供了详细的文档和示例，帮助开发者快速上手并充分利用其功能。例如，开发者可以使用 utils/llm_example_client.py 中的示例代码，了解如何使用 Claude 等大型语言模型与 Climatiq MCP 服务器进行交互，从而构建更智能、更环保的 AI 应用。