Criei um agente de IA para dados meteorológicos de aviação - construindo um servidor MCP gratuito

Sou um piloto comercial que constrói software. Na semana passada, percebi algo: pergunte a qualquer assistente de IA "qual é o clima no JFK agora e é VFR?" e ele ou adivinha, alucina um METAR, ou diz para você verificar um site. LLMs não têm dados de aviação ao vivo.

Então, eu construí um servidor MCP que resolve isso. Ele fornece ao Claude, ChatGPT, Cursor — qualquer cliente MCP — seis ferramentas de aviação que retornam dados reais:

• get_metar — METAR decodificado atual para qualquer aeroporto ICAO (categoria de voo, vento, visibilidade, temperatura, ponto de orvalho), TAF opcional
• get_airport — informações do aeroporto por ICAO (nome, IATA, cidade, coordenadas, elevação, pistas)
• get_aircraft — especificações da aeronave por slug (motores, alcance, cruzeiro, teto, MTOW, classificação de tipo)
• get_glossary_term — definições de um glossário de aviação
• practice_questions — perguntas de exame estilo FAA com respostas
• quiz_of_the_day — uma pergunta de aviação diária

Sem chave de API. Sem cadastro. É uma fina camada MCP sobre uma API de aviação gratuita que mantenho (Rotate Pilot), então as ferramentas são apenas chamadas HTTP tipadas — a parte difícil é o dado, não o protocolo.

Por que MCP, e por que isso foi fácil

O Modelo Contexto Protocolo está se tornando a maneira padrão de fornecer ferramentas para LLMs em 2026 — Claude, Cursor, Cline, Continue e Windsurf todos falam isso. Se você tem alguma API, envolvê-la como um servidor MCP a coloca em todos os clientes de IA de uma vez. Esse é um canal de distribuição gratuito que a maioria dos proprietários de API está dormindo.

O servidor funciona como um Ator Standby Apify (HTTP /mcp + SSE legado), usando o oficial @modelcontextprotocol/sdk. Cada definição de ferramenta tem ~10 linhas: um nome, um esquema JSON, e um buildPath(args) que retorna o caminho da API. O servidor busca e retorna o JSON. Essa é a coisa toda.

Conecte-o

{
  "mcpServers": {
    "aviation": {
      "url": "https://renzomacar--aviation-mcp.apify.actor/mcp?token=YOUR_APIFY_TOKEN"
    }
  }
}

Então pergunte ao seu agente: "Puxe o METAR para KSFK e EGLL, diga-me qual é VFR, e compare um Cessna 172 a um Piper Warrior em velocidade de cruzeiro." Ele chamará as ferramentas e responderá com dados reais.

Experimente / fonte

• GitHub (MIT): https://github.com/Perufitlife/aviation-mcp
• Apify Store: https://apify.com/renzomacar/aviation-mcp
• A API gratuita subjacente + especificação OpenAPI: https://rotatepilot.com/developers

Curioso sobre quais outros verticais de dados de nicho ainda estão faltando no ecossistema MCP — a aviação parecia uma lacuna óbvia para um piloto. Qual é a sua?