
خادم مخطط الرحلات MCP
يربط خادم مخطط الرحلات MCP المساعدين الذكاء الاصطناعي ببيانات السفر اللحظية باستخدام Google Maps API، مما يمكّن من إنشاء جداول رحلات ذكية، واكتشاف الأماكن، وتخط...
يتيح خادم map-traveler MCP لوكلاء الذكاء الاصطناعي لديك استكشاف المواقع الجغرافية والتفاعل معها واسترجاع المعلومات عنها بشكل افتراضي—مما يدعم الاستفسارات المعتمدة على الخرائط ومحاكاة السفر وسير العمل الذكي المرتبط بالموقع.
يعمل map-traveler MCP (بروتوكول سياق النماذج) كـمكتبة سفر افتراضية صُممت للتكامل مع العملاء المتوافقين مع MCP والمساعدين الذكيين. الغرض الأساسي منه هو تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من استكشاف المواقع الجغرافية والتفاعل معها واسترجاع المعلومات عنها افتراضياً. هذا يسمح للمطورين بدمج بيانات الخرائط، ومحاكاة تجارب السفر، أو إجراء استعلامات جغرافية داخل سير العمل المدفوع بالذكاء الاصطناعي. من خلال ربط مصادر بيانات خارجية مثل واجهات برمجة تطبيقات الخرائط أو عروض الشوارع الافتراضية، يسهّل الخادم مهام مثل البحث عن المواقع، وإيجاد الطرق، واسترجاع المعلومات السياقية، مما يعزز قدرات المساعدين الذكيين المحتاجين للوعي المكاني أو الجغرافي.
لا توجد قوالب برمجية (Prompts) مذكورة صراحة في المستودع.
لا توجد موارد MCP محددة مذكورة في المستودع.
لا توجد قائمة صريحة بالأدوات في ملفات المستودع أو الوثائق.
محاكاة السفر الافتراضي
تتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي أو المستخدمين التجول افتراضياً في أماكن مختلفة، لمحاكاة تجارب السفر لأغراض تعليمية أو ترفيهية أو تخطيطية.
استكشاف البيانات الجغرافية
تمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من استعلام وعرض معلومات حول مواقع ومعالم ومسارات محددة، لدعم تطبيقات تخطيط السفر أو البحث الجغرافي.
توصيات معتمدة على الموقع
التكامل مع المساعدين الذكيين لتقديم توصيات ذات صلة بالسياق (مثل المعالم أو المطاعم القريبة) بناءً على بيانات الموقع الافتراضي.
تصوير المسارات والملاحة
مساعدة المستخدمين أو الوكلاء في تصور المسارات والتنقل عبر الخرائط الافتراضية، مفيد في تخطيط الخدمات اللوجستية أو العروض التعليمية.
رسم الخرائط السياقية لسير العمل الذكي
تعزيز سير العمل المدفوع بالذكاء الاصطناعي الذي يتطلب سياقاً مكانياً، مثل إنشاء سرديات السفر، أو الإجابة عن الأسئلة الجغرافية، أو إثراء المحادثات مع تفاصيل الموقع.
windsurf.json
).mcpServers
كما هو موضح أدناه.مثال على إعداد JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
مثال على إعداد JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.json
).مثال على إعداد JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
مثال على إعداد JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
تأمين مفاتيح API باستخدام المتغيرات البيئية
للحفاظ على أمان مفاتيح API، استخدم المتغيرات البيئية في إعداداتك. مثال:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
"env": {
"MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${MAP_API_KEY}"
}
}
}
}
استخدام MCP في FlowHunt
لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق:
{
"map-traveler": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة بكل وظائفه وإمكاناته. تذكّر تغيير “map-traveler” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان URL الخاص بك.
القسم | التوفر | ملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | من README وبيانات المستودع |
قائمة القوالب البرمجية (Prompts) | ⛔ | لا يوجد |
قائمة الموارد | ⛔ | لا يوجد |
قائمة الأدوات | ⛔ | لا يوجد |
تأمين مفاتيح API | ✅ | مثال مذكور في الإعداد |
دعم Sampling (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | غير موثق |
بين هذين الجدولين:
يوفر خادم map-traveler MCP نظرة عامة واضحة وحالات استخدام مع تعليمات الإعداد وممارسات الأمان، لكنه يفتقر إلى التوثيق حول قوالب البرومبت والموارد والأدوات. كما أن دعم Sampling و Roots غير موثقين. بناءً على ذلك، أقيّم توثيق هذا الخادم واستعداده للتكامل بـ 4 من 10.
هل لديه رخصة LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
هل لديه أداة واحدة على الأقل | ⛔ |
عدد الـForks | 6 |
عدد النجوم Stars | 12 |
خادم map-traveler MCP هو مكتبة سفر افتراضية للعملاء المتوافقين مع MCP والمساعدين الذكيين. يمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من استكشاف المواقع الجغرافية افتراضياً، والتفاعل معها، واسترجاع المعلومات عنها، ودمج بيانات الخرائط ومحاكاة تجارب السفر ضمن سير العمل الذكي المتقدم.
تشمل الاستخدامات محاكاة السفر الافتراضي، واستكشاف البيانات الجغرافية، والتوصيات المعتمدة على الموقع، وتصوير المسارات، وتعزيز سير العمل الذكي بالسياق المكاني أو الجغرافي.
اتبع الخطوات المخصصة لمنصتك (Windsurf أو Claude أو Cursor أو Cline) من خلال إضافة map-traveler إلى إعدادات MCP ثم إعادة تشغيل البيئة. راجع أمثلة الإعداد أعلاه.
قم بتخزين مفاتيح API كمتغيرات بيئية في الإعدادات. مثلاً، استخدم 'env': { 'MAP_API_KEY': '${MAP_API_KEY}' } وارجع إليها أيضاً في 'inputs'.
يوفر خادم map-traveler MCP أدلة إعداد واضحة ونظرة عامة وحالات استخدام. ومع ذلك، لا توجد حالياً وثائق حول قوالب البرومبت، أو الموارد، أو الأدوات المحددة. كما أن دعم Sampling و Roots غير موثق.
ادمج map-traveler في سير عمل FlowHunt أو أي سير عمل متوافق مع MCP لإتاحة السفر الافتراضي، والاستفسارات المكانية، والتوصيات المعتمدة على الموقع لمنتجاتك المعززة بالذكاء الاصطناعي.
يربط خادم مخطط الرحلات MCP المساعدين الذكاء الاصطناعي ببيانات السفر اللحظية باستخدام Google Maps API، مما يمكّن من إنشاء جداول رحلات ذكية، واكتشاف الأماكن، وتخط...
يعمل خادم Tripadvisor MCP كوسيط يربط المساعدين الذكيين بواجهة برمجة تطبيقات محتوى Tripadvisor، ويقدم أدوات موحدة للوصول إلى بيانات السفر الغنية بما في ذلك الموا...
يعمل خادم Campertunity MCP على ربط المساعدين الذكاء الاصطناعي وأدوات المطورين ببيانات غنية عن التخييم والأنشطة الخارجية، مما يتيح البحث عن المخيمات، والتحقق من ...