Azan-MCP：当 AI 助手学会看礼拜时间

场景：一个穆斯林开发者用 AI 写代码的日常困境

想象一下这个场景：你是穆斯林开发者，正在用 Claude 写代码，突然想起来——还有 20 分钟就该做晌礼（Dhuhr）了。你打断思路，打开手机查时间，再切回 Claude 继续工作。这种频繁切换注意力的事，每天要发生 5 次。

Azan-MCP 解决的就是这个痛点。它是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，让 AI 助手（如 Claude Desktop）直接在对话中回答伊斯兰相关问题——包括礼拜时间、祈祷词、斋月时间、天课计算等——无需用户跳出工作流去别处查询。

背景：为什么需要 MCP 版祈祷时间工具？

祈祷时间计算在技术上并不简单。每个城市每天的 5 次礼拜时间都不同，受纬度、经度、日期、计算方法（逊尼派有 10 种主流算法）、法学流派（沙菲仪 vs 哈乃斐决定 Asr 时刻阴影比例）等因素影响。传统方案要么依赖外部 API（网络依赖、隐私问题），要么使用简化算法（精度不足）。

Azan-MCP 的作者 Ahmed Eltaher 是一名穆斯林开发者，在构建 AI Agent 过程中遇到了这个需求。他的解决方案是：让 AI 本身具备计算能力，通过 MCP 协议接入 Claude Desktop，使 AI 在回答其他问题的同时，自然地知道用户所在地的礼拜时间。

核心功能：34 个工具，覆盖伊斯兰生活全场景

Azan-MCP 提供 34 个 MCP 工具，分为 6 大模块：

1. 礼拜时间计算（Prayer Times）

使用完整 Meeus 天文算法（Jean Meeus《天文算法》第 2 版），精度±2 分钟，与 IslamicFinder 官方数据一致。内置 10 种国际主流计算方法（穆斯林世界联盟 MWL、麦加乌姆古拉、埃及标准、巴基斯坦卡拉奇、伊朗设拉子、欧洲 UOIF 等），支持哈乃斐/沙菲仪两种法学流派对 Asr 时刻的不同计算方式。还能计算朝向（Qibla）方向、每月祈祷时间日历，以及圣行祈祷窗口（杜哈、杜阿·艾维宾、塔拉朱德）。

2. 宣礼词与Iqama（Azan & Iqama）

返回完整阿拉伯语宣礼词（Azan）及其音译，Fajr 特殊版包含"Tathwidh"（奥斯曼定本）。根据可配置的各拜 offset 自动计算 Iqama 时间，提供每日宣礼时间表。

3. 伊斯兰日历（Islamic Calendar）

格里高利历与希吉来历双向转换，列出全年命名伊斯兰事件（如登霄夜、盖德尔夜）对应的公历日期，标注斋月等重要节日的具体日期，并识别推荐斋戒日（周一/周四、Ashura、白什里月半、舍尔巴月后6天、阿拉法特日）。

4. 祈祷词与赞主词（Du'a & Dhikr）

提供有出处的晨礼/昏礼赞主词（Adhkar），15 个主题的祈祷词合集（旅行、饮食、焦虑、护佑等），以及每个礼拜动作对应的祈祷词。每个词条均标注希贾兹来源和置信度（高=布哈里/穆斯林圣训集，中=苏南系列）。

5. 天课与计算器（Zakat & Calculators）

计算现金、黄金、白银、商品的天课金额，确定 Nisab（起征点），提供斋月苏胡尔/伊夫塔尔时间范围计算，以及依据《古兰经》4:11-12 法定继承分配（Faraid），使用精确分数算术并处理"Aul"（遗产不足）情况。

6. 安拉99尊名（99 Names of Allah）

完整的阿斯玛·乌尔·胡斯纳，附带阿拉伯文原文、音译、含义和解释，支持全文检索。

技术架构：FastMCP + 标准库天文算法

代码结构清晰，遵循 MCP Server 标准模式：

src/azan_mcp/
├── server.py          # FastMCP 入口，注册所有工具
├── config.py          # 用户配置（位置、方法、教法）
├── prayer_engine.py   # 核心天文算法（Meeus）
├── data/              # 内置数据（JSON）
│   ├── adhkar.json    # 赞主词
│   ├── duas.json      # 祈祷词
│   ├── asma_ul_husna.json  # 99尊名
│   └── islamic_events.py  # 伊斯兰历事件
└── tools/            # 6个工具模块
    ├── prayer_times.py    # 礼拜时间
    ├── azan.py           # 宣礼词
    ├── calendar.py       # 历法
    ├── dua_dhikr.py      # 祈祷词
    ├── calculators.py     # 计算器
    └── asma.py           # 尊名

技术亮点：

FastMCP 框架：基于 Model Context Protocol 官方 Python SDK（mcp[cli]>=1.27），提供 34 个工具函数
纯标准库天文算法：prayer_engine.py 完全不使用第三方天文库，手写 Meeus 算法，包含极昼/极夜异常处理
类型安全：完整 dataclass + Enum 配置，post_init 验证（纬度/经度范围、IANA 时区合法性）
Python 3.12+：使用 zoneinfo 标准库处理时区，依赖极简（仅 mcp[cli] + hijridate）
测试完整：62 个测试用例，asyncio 模式，mypy 严格类型检查

Azan-MCP 架构图

图1：Azan-MCP 架构图，MCP Server 通过 FastMCP 连接 AI 客户端，提供 6 大模块 34 个工具

上手门槛：低——三种接入方式

方式一：uvx（即时运行，最快）

uvx azan-mcp

配合 Claude Desktop 配置示例（json）：

{
  "mcpServers": {
    "azan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["azan-mcp"],
      "env": {"AZAN_CONFIG": "/path/to/config.json"}
    }
  }
}

方式二：Docker

docker build -t azan-mcp .
docker run -v $(pwd)/config.json:/app/config.json azan-mcp

方式三：pip / uv 安装

pip install azan-mcp
azan-mcp  # 注册全局命令

无 Web UI：Azan-MCP 是纯 MCP Server，面向 AI Agent 开发者而非普通终端用户。如果你的工作流不需要 AI 助手介入，这不是一个你需要直接操作的工具。

局限性：精度与方法的权衡

计算方法差异：不同地区的穆斯林对 Fajr/Isha 角度有分歧，乌姆古拉用 18.5 度+90分钟（夜末），而部分欧洲穆斯林用 ISNA 的 15 度。Azan-MCP 支持 10 种方法，但默认使用 MWL 方法，并非所有地区的主流派别。
极昼/极夜地区：Meeus 算法在高纬度地区（北极圈附近）会触发 PolarDayError/PolarNightError，代码中有显式异常处理，但无法自动给出替代方案（如使用最近可计算日）。
没有实体设备支持：这是一个纯软件工具，不直接触发实体宣礼（Azan）声音播放——它只返回宣礼文本，播放需要另外集成音频库。

行业意义：宗教 AI 工具的新范式

Azan-MCP 代表了一个趋势：AI Agent 的垂直领域工具包。通过 MCP 协议，开发者可以轻松为 AI 添加特定领域的专业能力，而不改变 AI 本身。这类工具包的特征是：

领域专家知识嵌入（天文学计算 + 伊斯兰法学）
低门槛接入（uvx 一行命令）
纯本地计算（不依赖外部 API，保护隐私）
可被 AI 直接调用（不是给人类用，而是给 AI 用）

380 stars 和 105 forks 在 MCP 相关项目中属于中上游，反映了 AI Agent 工具生态正在向垂直领域扩展的需求。

分析基于 GitHub 仓库源码（v0.1.0），数据截止 2026-06-27

Azan-MCP：当 AI 助手学会看礼拜时间

场景：一个穆斯林开发者用 AI 写代码的日常困境

背景：为什么需要 MCP 版祈祷时间工具？

核心功能：34 个工具，覆盖伊斯兰生活全场景

Azan-MCP 提供 34 个 MCP 工具，分为 6 大模块：

1. 礼拜时间计算（Prayer Times）

2. 宣礼词与Iqama（Azan & Iqama）

3. 伊斯兰日历（Islamic Calendar）

4. 祈祷词与赞主词（Du'a & Dhikr）

5. 天课与计算器（Zakat & Calculators）

6. 安拉99尊名（99 Names of Allah）

完整的阿斯玛·乌尔·胡斯纳，附带阿拉伯文原文、音译、含义和解释，支持全文检索。

技术架构：FastMCP + 标准库天文算法

代码结构清晰，遵循 MCP Server 标准模式：

src/azan_mcp/
├── server.py          # FastMCP 入口，注册所有工具
├── config.py          # 用户配置（位置、方法、教法）
├── prayer_engine.py   # 核心天文算法（Meeus）
├── data/              # 内置数据（JSON）
│   ├── adhkar.json    # 赞主词
│   ├── duas.json      # 祈祷词
│   ├── asma_ul_husna.json  # 99尊名
│   └── islamic_events.py  # 伊斯兰历事件
└── tools/            # 6个工具模块
    ├── prayer_times.py    # 礼拜时间
    ├── azan.py           # 宣礼词
    ├── calendar.py       # 历法
    ├── dua_dhikr.py      # 祈祷词
    ├── calculators.py     # 计算器
    └── asma.py           # 尊名

技术亮点：

FastMCP 框架：基于 Model Context Protocol 官方 Python SDK（mcp[cli]>=1.27），提供 34 个工具函数
纯标准库天文算法：prayer_engine.py 完全不使用第三方天文库，手写 Meeus 算法，包含极昼/极夜异常处理
类型安全：完整 dataclass + Enum 配置，post_init 验证（纬度/经度范围、IANA 时区合法性）
Python 3.12+：使用 zoneinfo 标准库处理时区，依赖极简（仅 mcp[cli] + hijridate）
测试完整：62 个测试用例，asyncio 模式，mypy 严格类型检查

Azan-MCP 架构图

图1：Azan-MCP 架构图，MCP Server 通过 FastMCP 连接 AI 客户端，提供 6 大模块 34 个工具

上手门槛：低——三种接入方式

方式一：uvx（即时运行，最快）

uvx azan-mcp

配合 Claude Desktop 配置示例（json）：

{
  "mcpServers": {
    "azan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["azan-mcp"],
      "env": {"AZAN_CONFIG": "/path/to/config.json"}
    }
  }
}

方式二：Docker

docker build -t azan-mcp .
docker run -v $(pwd)/config.json:/app/config.json azan-mcp

方式三：pip / uv 安装

pip install azan-mcp
azan-mcp  # 注册全局命令

无 Web UI：Azan-MCP 是纯 MCP Server，面向 AI Agent 开发者而非普通终端用户。如果你的工作流不需要 AI 助手介入，这不是一个你需要直接操作的工具。

局限性：精度与方法的权衡

计算方法差异：不同地区的穆斯林对 Fajr/Isha 角度有分歧，乌姆古拉用 18.5 度+90分钟（夜末），而部分欧洲穆斯林用 ISNA 的 15 度。Azan-MCP 支持 10 种方法，但默认使用 MWL 方法，并非所有地区的主流派别。
极昼/极夜地区：Meeus 算法在高纬度地区（北极圈附近）会触发 PolarDayError/PolarNightError，代码中有显式异常处理，但无法自动给出替代方案（如使用最近可计算日）。
没有实体设备支持：这是一个纯软件工具，不直接触发实体宣礼（Azan）声音播放——它只返回宣礼文本，播放需要另外集成音频库。

行业意义：宗教 AI 工具的新范式

领域专家知识嵌入（天文学计算 + 伊斯兰法学）
低门槛接入（uvx 一行命令）
纯本地计算（不依赖外部 API，保护隐私）
可被 AI 直接调用（不是给人类用，而是给 AI 用）

380 stars 和 105 forks 在 MCP 相关项目中属于中上游，反映了 AI Agent 工具生态正在向垂直领域扩展的需求。

分析基于 GitHub 仓库源码（v0.1.0），数据截止 2026-06-27