MCP 开发快速入门：构建你的专属 Client 和 Server

本文参考官方案例，使用 Node.js 语言，从零开始构建一个 MCP Server 和一个 MCP Client，并基于标准 IO 实现本地调用。

官方文档：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

一、开发 MCP Server

基于美国国家气象局（NWS）API 构建一个可以查询天气预报和查询天气警报的 MCP Server。

（一）检查开发环境

node --version
npm --version

需要 Node.js 版本为 16 或者更高。

（二）创建项目

工程初始化

# 创建并进入工程目录
mkdir mcp-server-weather
cd mcp-server-weather

# 使用 npm 初始化项目（可自行选择其他构建工具，例如 pnpm yarn）
npm init -y

# 安装依赖
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
npm install -D @types/node typescript

# 创建代码文件
mkdir src
touch src/index.ts

修改 package.json

增加 "type": "module" 和构建脚本 "build": "tsc && chmod 755 build/index.js"。

{
  "name": "mcp-server-weather",
  "version": "1.0.0",
  "main": "index.js",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1",
    "build": "tsc && chmod 755 build/index.js"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "description": "",
  "dependencies": {
    "@modelcontextprotocol/sdk": "^1.7.0",
    "zod": "^3.24.2"
  },
  "devDependencies": {
    "@types/node": "^22.13.10",
    "typescript": "^5.8.2"
  }
}

在项目根目录新增 tsconfig.json

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "Node16",
    "moduleResolution": "Node16",
    "outDir": "./build",
    "rootDir": "./src",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true,
    "skipLibCheck": true,
    "forceConsistentCasingInFileNames": true
  },
  "include": ["src/**/*"],
  "exclude": ["node_modules"]
}

（三）编写源码

在 src/index.ts 中编写源码。

导入依赖包

// 导入 McpServer 类，用于创建 MCP Server 的实例
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
// 导入 StdioServerTransport 类，用于实现 Client 和 Server 的标准通信
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
// 从 zod 模块导入 z 对象，用于数据验证
import { z } from "zod";

定义常量

// 定义美国国家气象局（NWS）API 的基础 URL
const NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov";
// 定义用户代理，用于标识请求来源
const USER_AGENT = "weather-app/1.0";

创建一个 McpServer 实例

// 创建服务器实例
const server = new McpServer({
    // 服务器名称
    name: "mcp-server-weather",
    // 服务器版本
    version: "1.0.0",
});

封装 NWS 接口请求函数

// 辅助函数，用于向 NWS API 发起请求
async function makeNWSRequest<T>(url: string): Promise<T | null> {
    // 设置请求头
    const headers = {
        // 用户代理
        "User-Agent": USER_AGENT,
        // 接受的响应类型
        Accept: "application/geo+json",
    };

    try {
        // 发起请求
        const response = await fetch(url, { headers });
        // 检查响应状态
        if (!response.ok) {
            // 若响应状态不是 200，抛出错误
            throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
        }
        // 解析响应为 JSON 并返回
        return (await response.json()) as T;
    } catch (error) {
        // 捕获请求过程中的错误并打印
        console.error("Error making NWS request:", error);
        // 返回 null 表示请求失败
        return null;
    }
}

// 定义警报特征的接口
interface AlertFeature {
    properties: {
        // 事件名称
        event?: string;
        // 受影响区域描述
        areaDesc?: string;
        // 严重程度
        severity?: string;
        // 状态
        status?: string;
        // 标题
        headline?: string;
    };
}

// 格式化警报数据
function formatAlert(feature: AlertFeature): string {
    // 获取警报属性
    const props = feature.properties;
    return [
        `Event: ${props.event || "Unknown"}`,
        `Area: ${props.areaDesc || "Unknown"}`,
        `Severity: ${props.severity || "Unknown"}`,
        `Status: ${props.status || "Unknown"}`,
        `Headline: ${props.headline || "No headline"}`,
        "---",
    ].join("\n");
}

// 定义预报周期的接口
interface ForecastPeriod {
    // 周期名称
    name?: string;
    // 温度
    temperature?: number;
    // 温度单位
    temperatureUnit?: string;
    // 风速
    windSpeed?: string;
    // 风向
    windDirection?: string;
    // 简短预报
    shortForecast?: string;
}

// 定义警报响应的接口
interface AlertsResponse {
    // 警报特征数组
    features: AlertFeature[];
}

// 定义点数据响应的接口
interface PointsResponse {
    properties: {
        // 预报 URL
        forecast?: string;
    };
}

// 定义预报响应的接口
interface ForecastResponse {
    properties: {
        // 预报周期数组
        periods: ForecastPeriod[];
    };
}

注册获取天气报警的工具

// 注册获取天气警报的工具
server.tool(
    // 工具名称
    "get-weather-alerts",
    // 工具描述
    "根据美国洲代码获取天气警报信息",
    // 工具参数
    {
        // 州代码，必须为两个字符
        state: z.string().length(2).describe("两个字母的州代码 (例如： CA, NY)"),
    },
    // 工具的异步处理函数
    async ({ state }) => {
        // 将州代码转换为大写
        const stateCode = state.toUpperCase();
        // 构建警报请求的 URL
        const alertsUrl = `${NWS_API_BASE}/alerts?area=${stateCode}`;
        // 发起警报请求
        const alertsData = await makeNWSRequest<AlertsResponse>(alertsUrl);

        // 若未获取到警报数据
        if (!alertsData) {
            return {
                content: [
                    {
                        type: "text",
                        text: "Failed to retrieve alerts data",
                    },
                ],
            };
        }

        // 获取警报特征数组
        const features = alertsData.features || [];
        // 若没有活动警报
        if (features.length === 0) {
            return {
                content: [
                    {
                        type: "text",
                        text: `No active alerts for ${stateCode}`,
                    },
                ],
            };
        }

        // 格式化警报数据
        const formattedAlerts = features.map(formatAlert);
        // 拼接警报文本
        const alertsText = `Active alerts for ${stateCode}:\n\n${formattedAlerts.join("\n")}`;

        return {
            content: [
                {
                    type: "text",
                    text: alertsText,
                },
            ],
        };
    },
);

注册获取天气预报的工具

// 注册获取天气预报的工具
server.tool(
    // 工具名称
    "get-weather-forecast",
    // 工具描述
    "根据经纬度获取天气信息",
    // 工具参数
    {
        // 纬度，范围在 -90 到 90 之间
        latitude: z.number().min(-90).max(90).describe("纬度"),
        // 经度，范围在 -180 到 180 之间
        longitude: z.number().min(-180).max(180).describe("经度"),
    },
    // 工具的异步处理函数
    async ({ latitude, longitude }) => {
        // 获取网格点数据的 URL
        const pointsUrl = `${NWS_API_BASE}/points/${latitude.toFixed(4)},${longitude.toFixed(4)}`;
        // 发起网格点数据请求
        const pointsData = await makeNWSRequest<PointsResponse>(pointsUrl);

        // 若未获取到网格点数据
        if (!pointsData) {
            return {
                content: [
                    {
                        type: "text",
                        text: `Failed to retrieve grid point data for coordinates: ${latitude}, ${longitude}. This location may not be supported by the NWS API (only US locations are supported).`,
                    },
                ],
            };
        }

        // 获取预报 URL
        const forecastUrl = pointsData.properties?.forecast;
        // 若未获取到预报 URL
        if (!forecastUrl) {
            return {
                content: [
                    {
                        type: "text",
                        text: "Failed to get forecast URL from grid point data",
                    },
                ],
            };
        }

        // 发起预报数据请求
        const forecastData = await makeNWSRequest<ForecastResponse>(forecastUrl);
        // 若未获取到预报数据
        if (!forecastData) {
            return {
                content: [
                    {
                        type: "text",
                        text: "Failed to retrieve forecast data",
                    },
                ],
            };
        }

        // 获取预报周期数组
        const periods = forecastData.properties?.periods || [];
        // 若没有预报周期
        if (periods.length === 0) {
            return {
                content: [
                    {
                        type: "text",
                        text: "No forecast periods available",
                    },
                ],
            };
        }

        // 格式化预报周期数据
        const formattedForecast = periods.map((period: ForecastPeriod) =>
            [
                `${period.name || "Unknown"}:`,
                `Temperature: ${period.temperature || "Unknown"}°${period.temperatureUnit || "F"}`,
                `Wind: ${period.windSpeed || "Unknown"} ${period.windDirection || ""}`,
                `${period.shortForecast || "No forecast available"}`,
                "---",
            ].join("\n"),
        );

        // 拼接预报文本
        const forecastText = `Forecast for ${latitude}, ${longitude}:\n\n${formattedForecast.join("\n")}`;

        return {
            content: [
                {
                    type: "text",
                    text: forecastText,
                },
            ],
        };
    },
);

编写主函数启动服务

// 主函数
async function main() {
    // 创建标准输入输出服务器传输实例
    const transport = new StdioServerTransport();
    // 连接服务器
    await server.connect(transport);
    // 打印服务器运行信息
    console.error("Weather MCP Server running on stdio");
}

// 执行主函数并捕获错误
main().catch((error) => {
    // 打印致命错误信息
    console.error("Fatal error in main():", error);
    // 退出进程
    process.exit(1);
});

（四）构建工程

npm run build

执行构建脚本后，可以在项目中找到 build/index.js。后续如果修改了源码，记得重新构建。

二、开发 MCP Client

（一）检查开发环境

node --version
npm --version

需要 Node.js 版本为 16 或者更高。

（二）创建项目

工程初始化

# 创建并进入工程目录
mkdir mcp-client-typescript
cd mcp-client-typescript

# 使用 npm 初始化工程
npm init -y

# 安装依赖（这里安装了 openai，可兼容 deepseek、moonshot 等接口）
npm install openai @modelcontextprotocol/sdk dotenv
npm install -D @types/node typescript

# 创建源码文件
touch index.ts

修改 package.json

增加 "type": "module" 和构建脚本 "build": "tsc && chmod 755 build/index.js"。

{
  "name": "mcp-client-typescript",
  "version": "1.0.0",
  "main": "index.js",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1",
    "build": "tsc && chmod 755 build/index.js"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "description": "",
  "dependencies": {
    "@modelcontextprotocol/sdk": "^1.7.0",
    "dotenv": "^16.4.7",
    "openai": "^4.87.4"
  },
  "devDependencies": {
    "@types/node": "^22.13.10",
    "typescript": "^5.8.2"
  }
}

在项目根目录新增 tsconfig.json

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "Node16",
    "moduleResolution": "Node16",
    "outDir": "./build",
    "rootDir": "./",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true,
    "skipLibCheck": true,
    "forceConsistentCasingInFileNames": true
  },
  "include": ["index.ts"],
  "exclude": ["node_modules"]
}

在项目根目录新增环境变量文件 .env

LLM_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
LLM_MODEL=deepseek-chat

本文使用 deepseek 官方 API，使用 openai 的 sdk 接入。使用支持函数调用（Function Calling）的 deepseek-chat 模型。

DeepSeek API 官方文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

（三）编写源码

在 index.ts 中编写代码。

导入依赖包

// 引入 OpenAI 库，可兼容很多支持 openai 接口规范的大模型 API，本文使用 deepseek
import OpenAI from 'openai'
// 引入 Client 类
import {Client} from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
// 引入 StdioClientTransport 类
import {StdioClientTransport} from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
// 引入 readline/promises 模块，用于处理命令行输入
import readline from "readline/promises";
// 引入 dotenv 库，用于加载环境变量
import dotenv from "dotenv";

加载并引入环境变量

// 加载环境变量
dotenv.config();

// 从环境变量中获取 LLM_API_KEY
const LLM_API_KEY = process.env.LLM_API_KEY;
// 从环境变量中获取 LLM_BASE_URL
const LLM_BASE_URL = process.env.LLM_BASE_URL;
// 从环境变量中获取 LLM_MODEL
const LLM_MODEL = process.env.LLM_MODEL;
// 检查 LLM_API_KEY 是否设置，如果未设置则抛出错误
if (!LLM_API_KEY) {
    throw new Error("LLM_API_KEY is not set");
}
// 检查 LLM_BASE_URL 是否设置，如果未设置则抛出错误
if (!LLM_BASE_URL) {
    throw new Error("LLM_BASE_URL is not set");
}
// 检查 LLM_MODEL 是否设置，如果未设置则抛出错误
if (!LLM_MODEL) {
    throw new Error("LLM_MODEL is not set");
}

编写客户端类的基本结构

// 定义 MCPClient 类
class MCPClient {
    // 定义私有属性 mcp，类型为 Client
    private mcp: Client;
    // 定义私有属性 openai，类型为 OpenAI
    private openai: OpenAI;
    // 定义私有属性 transport，类型为 StdioClientTransport 或 null，初始值为 null
    private transport: StdioClientTransport | null = null;
    // 定义私有属性 tools，类型为数组，初始值为空数组
    private tools: OpenAI.ChatCompletionTool[] = [];

    // 构造函数
    constructor() {
        // 初始化 openai 实例，传入 API 密钥和基础 URL
        this.openai = new OpenAI({
            apiKey: LLM_API_KEY,
            baseURL: LLM_BASE_URL
        });
        // 初始化 mcp 实例，传入客户端名称和版本
        this.mcp = new Client({name: "mcp-client-cli", version: "1.0.0"});
    }
    
    // 接下来的功能函数写在这里...
}

在 MCPClient 类中编写连接到服务器的方法

    // 连接到服务器的方法
    async connectToServer(serverScriptPath: string) {
        try {
            // 检查服务器脚本是否为 .js 文件
            const isJs = serverScriptPath.endsWith(".js");
            // 检查服务器脚本是否为 .py 文件
            const isPy = serverScriptPath.endsWith(".py");
            // 如果不是 .js 或 .py 文件，则抛出错误
            if (!isJs && !isPy) {
                throw new Error("Server script must be a .js or .py file");
            }
            // 根据不同情况选择命令
            const command = isPy
                ? process.platform === "win32"
                    ? "python"
                    : "python3"
                : process.execPath;

            // 初始化 transport 实例
            this.transport = new StdioClientTransport({
                command,
                args: [serverScriptPath],
            });
            // 连接到服务器
            await this.mcp.connect(this.transport);

            // 获取工具列表
            const toolsResult = await this.mcp.listTools();
            // 处理工具列表，转换为特定格式
            this.tools = toolsResult.tools.map((tool) => {
                return {
                    type: "function",
                    function: {
                        name: tool.name,
                        description: tool.description,
                        parameters: tool.inputSchema,
                    }
                };
            });
            // 打印连接成功信息和工具名称
            console.log(
                "Connected to server with tools:",
                this.tools.map((item) => item.function.name)
            );
        } catch (e) {
            // 打印连接失败信息和错误
            console.log("Failed to connect to MCP server: ", e);
            // 抛出错误
            throw e;
        }
    }

在 MCPClient 类中编写处理查询的方法

    // 处理查询的方法
    async processQuery(query: string) {
        // 初始化消息数组
        const messages: OpenAI.ChatCompletionMessageParam[] = [
            {
                role: "user",
                content: query,
            },
        ];

        // 调用 OpenAI 的聊天完成接口
        const response = await this.openai.chat.completions.create({
            model: LLM_MODEL!,
            max_tokens: 1000,
            messages,
            tools: this.tools,
        });

        // 存储最终文本的数组
        const finalText = [];
        // 存储工具调用结果的数组
        const toolResults = [];

        // 遍历响应的选择
        for (const choice of response.choices) {
            // 如果没有工具调用
            if (!choice.message.tool_calls || choice.message.tool_calls.length === 0) {
                // 将消息内容添加到最终文本数组
                finalText.push(choice.message.content);
            } else {
                // 获取工具名称
                const toolName = choice.message.tool_calls[0].function.name;
                // 获取工具参数
                const toolArgs = JSON.parse(choice.message.tool_calls[0].function.arguments);

                // 调用工具
                const result = await this.mcp.callTool({
                    name: toolName,
                    arguments: toolArgs,
                });
                // 将工具调用结果添加到工具结果数组
                toolResults.push(result);
                // 将工具调用信息添加到最终文本数组
                finalText.push(
                    `[Calling tool ${toolName} with args ${JSON.stringify(toolArgs)}]`
                );

                // 将工具调用结果添加到消息数组
                messages.push({
                    role: "user",
                    content: result.content as string,
                });

                // 再次调用 OpenAI 的聊天完成接口
                const response = await this.openai.chat.completions.create({
                    model: LLM_MODEL!,
                    max_tokens: 1000,
                    messages,
                });

                // 将响应内容添加到最终文本数组
                finalText.push(
                    response.choices[0].message.content
                );
            }
        }

        // 返回最终文本，用换行符连接
        return finalText.join("\n");
    }

在 MCPClient 类中编写聊天循环方法

    // 聊天循环方法
    async chatLoop() {
        // 创建 readline 接口
        const rl = readline.createInterface({
            input: process.stdin,
            output: process.stdout,
        });

        try {
            // 打印客户端启动信息
            console.log("\nMCP Client Started!");
            // 打印提示信息
            console.log("Type your queries or 'quit' to exit.");

            // 循环接收用户输入
            while (true) {
                // 获取用户输入
                const message = await rl.question("\nQuery: ");
                // 如果用户输入为 'quit'，则退出循环
                if (message.toLowerCase() === "quit") {
                    break;
                }
                // 处理用户输入
                const response = await this.processQuery(message);
                // 打印响应结果
                console.log("\n" + response);
            }
        } catch (e) {
            // 打印错误信息
            console.error(e)
        } finally {
            // 关闭 readline 接口
            rl.close();
        }
    }

在 MCPClient 类中编写清理资源的方法

    // 清理资源的方法
    async cleanup() {
        // 关闭 mcp 连接
        await this.mcp.close();
    }

编写主函数启动服务

// 主函数
async function main() {
    // 检查命令行参数是否足够
    if (process.argv.length < 3) {
        // 打印使用说明
        console.log("Usage: node index.ts <path_to_server_script>");
        return;
    }
    // 创建 MCPClient 实例
    const mcpClient = new MCPClient();
    try {
        // 连接到服务器
        await mcpClient.connectToServer(process.argv[2]);
        // 启动聊天循环
        await mcpClient.chatLoop();
    } finally {
        // 清理资源
        await mcpClient.cleanup();
        // 退出进程
        process.exit(0);
    }
}

// 调用主函数
main();  

（四）构建工程

npm run build

执行构建脚本后，可以在项目中找到 build/index.js。后续如果修改了源码，记得重新构建。

（五）什么是 Function Calling

可能有的朋友还没接触过 Function Calling。

Function Calling 简单来说就是：

1. 先告诉大模型我们本地有哪些函数（函数名称、用途、入参的数据类型和名称），同时把用户的提问也发给大模型。
2. 大模型判断到用户的提问需要调用某个函数时，会返回函数名称和入参的具体值；如果不需要使用函数，大模型会直接回答用户提问。
3. 此时我们使用大模型给的入参调用指定的函数，并得到执行结果。
4. 再将函数执行结果和上文中的消息发送给大模型。
5. 最后大模型会根据上下文整理并返回回答内容。

以本文中的天气预报查询工具来举例：

1. 用户提问：硅谷天气如何。
2. 我们在将用户提问发给大模型的同事，也通过 tools 参数告诉了大模型我们本地有一个查询天气预报的函数。
3. 大模型判断用户的提问需要用到天气预报查询函数。会按照要求返回函数名 get-weather-forecast 以及参数 latitude（纬度）、longitude（经度）的数值。
4. 我们调用本地函数查询到天气信息。并将结果再次发送给大模型。
5. 大模型通过上下文，整理并回答用户硅谷的天气。

三、Client 和 Server 联调

（一）启动 MCP Client 并接入 MCP Server

在 Client 项目执行脚本：

node build/index.js 路径省略.../mcp-server-weather/build/index.js

运行 client 的启动脚本，后面的参数是 server 的脚本路径。

启动后输出内容如下：

Weather MCP Server running on stdio
Connected to server with tools: [ 'get-alerts', 'get-forecast' ]

MCP Client Started!
Type your queries or 'quit' to exit.

Query: 

（二）大模型闲聊

Query: 你是谁

我是一个人工智能助手，旨在帮助你获取信息、解答问题以及执行各种任务。如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！

闲聊不会调用已注册的两个工具。

本文使用的是同步对话，没有开启流式对话，输出等待时间可能较长（需等待大模型输出完所有内容后一次性显示结果）。

（三）查询天气预报

Query: 硅谷天气如何

[Calling tool get-forecast with args {"latitude":37.3875,"longitude":-122.0575}]
硅谷（37.3875, -122.0575）的天气预报如下：

- **今晚**：  
  温度：39°F（约4°C）  
  风速：2 mph SSE（东南偏南风）  
  天气：局部有雾  

- **周三**：  
  温度：63°F（约17°C）  
  风速：2 to 7 mph SW（西南风）  
  天气：局部有雾，随后可能有小雨  

- **周三晚**：  
  温度：43°F（约6°C）  
  风速：2 to 7 mph SW（西南风）  
  天气：可能有小雨，随后多云  

- **周四**：  
  温度：63°F（约17°C）  
  风速：2 to 12 mph NW（西北风）  
  天气：大部分时间晴朗  

- **周四晚**：  
  温度：42°F（约6°C）  
  风速：3 to 12 mph NW（西北风）  
  天气：局部多云  

- **周五**：  
  温度：64°F（约18°C）  
  风速：3 to 12 mph NW（西北风）  
  天气：大部分时间晴朗  

- **周五晚**：  
  温度：46°F（约8°C）  
  风速：2 to 12 mph NW（西北风）  
  天气：大部分时间多云  

- **周六**：  
  温度：67°F（约19°C）  
  风速：2 to 12 mph NW（西北风）  
  天气：局部晴朗  

- **周六晚**：  
  温度：48°F（约9°C）  
  风速：2 to 12 mph NW（西北风）  
  天气：局部多云  

- **周日**：  
  温度：72°F（约22°C）  
  风速：2 to 8 mph NW（西北风）  
  天气：局部有雾，随后大部分时间晴朗  

- **周日晚**：  
  温度：49°F（约9°C）  
  风速：2 to 8 mph NNE（东北偏北风）  
  天气：大部分时间晴朗  

- **周一**：  
  温度：79°F（约26°C）  
  风速：2 to 6 mph NNE（东北偏北风）  
  天气：晴朗  

- **周一晚**：  
  温度：54°F（约12°C）  
  风速：2 to 6 mph NNE（东北偏北风）  
  天气：大部分时间晴朗  

- **周二**：  
  温度：78°F（约26°C）  
  风速：2 to 7 mph N（北风）  
  天气：局部有雾，随后大部分时间晴朗  

总体来看，硅谷未来几天的天气以晴朗为主，气温逐渐回升，周末和下周初气温较高，适合户外活动。注意早晚温差较大，局部可能有雾或小雨。

（四）查询天气报警

Query: 使用中文总结回答，德克萨斯洲最近的天气报警
> 

[Calling tool get-alerts with args {"state":"TX"}]
德克萨斯州最近的天气报警情况如下：

1. **红色预警（Red Flag Warning）**：多个地区发布了红色预警，主要涉及火灾高风险区域。这些地区包括Harper、Woods、Alfalfa、Grant、Kay、Ellis、Woodward、Major、Garfield、Noble、RoPayne、Beckham、Washita、Caddo、Canadian、Oklahoma、Lincoln、Grady、McClain、Cleveland、Pottawatomie、Harmon、Greer、Kiowa、Jackson、Tillman、Comanche、Stephens、Garvin、Cottonove、Hardeman、Foard、Wilbarger、Wichita、Knox、Baylor、Archer、Clay等。这些预警通常是由于高温、低湿度和强风导致的火灾风险增加。

2. **大风预警（Wind Advisory）**：多个地区发布了大风预警，风速可能达到危险水平。受影响地区包括Eddy County Plains、Northern Lea County、Central Lea County、Southern Lea County、 County、Davis Mountains、Davis Mountains Foothills等。风速可能达到每小时40至50英里，可能导致树木倒塌和电力中断。

3. **高风预警（High Wind Warning）**：部分地区发布了高风预警，风速可能达到每小时60英里以上。受影响地区包括Guadalupe Mountains of Eddy County、Guadalupe Mountains Above 7000 Fee能导致严重的破坏和交通问题。

4. **吹尘预警（Blowing Dust Advisory）**：部分地区发布了吹尘预警，强风可能导致尘土飞扬，影响能见度。受影响地区包括Tillman、Hardeman、Foard、Wilbarger、Knox、Baylor等。

5. **洪水预警（Flood Warning）**：部分地区发布了洪水预警，主要涉及Beauregard、Calcasieu、Newton、Orange等地区。这些预警通常是由于持续降雨或河流水位上升导致的。

6. **火灾预警（Fire Warning）**：部分地区发布了火灾预警，主要涉及Hutchinson等地区。这些预警通常是由于极端天气条件导致的火灾风险增加。

7. **强流预警（Rip Current Statement）**：沿海地区发布了强流预警，主要涉及Kenedy Island、Willacy Island、Cameron Island等地区。这些预警提醒游泳者注意强流可能带来的危险。

总结来说，德克萨斯州近期面临多种天气威胁，包括火灾、大风、吹尘、洪水和强流等。居民应密切关注当地气象部门的更新，并采取适当的预防措施。