MCP-timeserver 是一款专为智能代理系统和聊天REPL设计的MCP服务器，它作为时间信息提供者，赋予AI模型感知时间的能力。该服务器通过实现 datetime:// URI方案，允许AI模型获取指定时区的当前日期和时间，例如 datetime://America/New_York/now。此外，它还提供了一个工具，用于获取系统本地时间的字符串描述。

集成方面，只需简单配置AI模型，即可通过标准输入/输出流与MCP-timeserver通信。配置示例中展示了如何通过 uvx MCP-timeserver 命令启动服务。使用MCP-timeserver，开发者可以轻松地将时间感知能力集成到AI应用中，解决AI在时间敏感型任务中的痛点，例如日程安排、事件提醒和时间序列分析。该项目采用MIT许可证，鼓励开发者自由使用和贡献。

获取指定时区时间

MCP-timeserver 的核心功能是允许 AI 模型获取特定时区的当前日期和时间。它通过 datetime:// URI 方案实现，例如 datetime://America/New_York/now。当 AI 模型需要了解特定地理位置的当前时间时，可以使用此功能。例如，一个旅行规划助手可以使用此功能来确定用户目的地当前的当地时间，以便提供更准确的行程建议。该功能解决了 AI 模型在处理需要时区感知任务时，缺乏实时、准确时区信息的问题。技术上，服务器解析 URI 中的时区信息，并使用 Python 的 datetime 库生成相应时区的当前时间。

提供系统本地时间

除了指定时区的时间，MCP-timeserver 还可以通过 get_current_time() 工具提供服务器运行所在系统的本地时间。这个功能对于需要基于服务器本地时间进行操作的 AI 模型非常有用。例如，一个自动化任务调度系统可以使用此功能来确定何时执行特定的任务，确保任务在正确的时间启动。该功能简化了 AI 模型获取和处理本地时间的过程，避免了手动配置或外部 API 调用的复杂性。服务器直接调用系统时间函数，并将结果格式化为易于理解的字符串。

易于集成和部署

MCP-timeserver 设计简单，易于集成到现有的 AI 模型和系统中。通过提供的 JSON 配置片段，开发者可以快速配置 AI 模型以使用该服务器。例如，在配置中指定服务器的启动命令和参数，AI 模型就可以通过 MCP 协议与时间服务器进行通信。这种简便的集成方式降低了开发和部署的复杂性，使得开发者可以专注于 AI 模型的核心功能，而无需花费大量时间处理时间相关的细节。服务器使用标准的 MCP 客户端-服务器架构，并支持常见的传输机制，如标准输入/输出，从而保证了良好的兼容性。