Indexový MCP server tržiště AI agentů

K čemu slouží “Indexový MCP server tržiště AI agentů”?

Indexový MCP server tržiště AI agentů je specializovaný server Model Context Protocol (MCP) vyvinutý společností DeepNLP pro zajištění bezproblémového přístupu AI asistentům k ucelenému indexu AI agentů. Tento server umožňuje AI nástrojům a asistentům vyhledávat a objevovat dostupné AI agenty podle klíčových slov či kategorií, například “AI kódovací agenti”, “AI agenti pro zdravotnictví” nebo “Agent pro mobilní použití”. Dále nabízí funkce pro monitorování webového výkonu těchto agentů, včetně metrik jako jsou pozice ve vyhledávačích Google/Bing a počet GitHub hvězd, a poskytuje API pro výpis nových AI agentů do tržiště. Integrací tohoto MCP serveru mohou vývojáři vylepšit své workflow o pokročilé vyhledávání, kategorizaci a monitoring AI agentů, což usnadní efektivnější vývoj, výzkum i nasazení AI řešení.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou explicitně uvedeny šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani dokumentaci není uveden explicitní seznam MCP “zdrojů”.

Seznam nástrojů

• Vyhledávání AI agentů podle dotazu nebo kategorie
  Umožňuje LLM a klientům vyhledávat AI agenty pomocí konkrétních klíčových slov nebo kategorií a vrací seznam dostupných agentů z indexu tržiště.
• Monitoring webového výkonu AI agentů
  Umožňuje získat webová data o výkonnosti AI agentů včetně metrik, jako jsou pozice ve vyhledávačích Google/Bing nebo počet GitHub hvězd.
• API pro výpis AI agentů
  Poskytuje možnost registrovat nebo vypsat nové AI agenty do indexu tržiště.
• Komplexní zpracování chyb
  Vestavěná správa chyb pro robustní a spolehlivý provoz.

Scénáře použití tohoto MCP serveru

• Vyhledávání relevantních AI agentů
  Vývojáři a výzkumníci mohou rychle vyhledat AI agenty podle kategorie nebo klíčového slova, což urychluje nalezení nástrojů vhodných pro konkrétní úkol či odvětví (např. kódování, HR, finance).
• Monitoring popularity a výkonu AI agentů
  Díky přístupu k datům o návštěvnosti a pozicím mohou uživatelé posoudit popularitu a dopad různých AI agentů pro informované rozhodování o jejich využití.
• Integrace vyhledávání AI agentů do vlastních workflow
  Týmy mohou vestavět vyhledávání v tržišti do vlastních AI produktů nebo dashboardů.
• Propagace nových AI agentů
  Vývojáři mohou své AI agenty snadno vypsat a propagovat širšímu publiku přes tržiště.
• Agregace scénářů použití a funkcionalit
  Umožňuje výzkum a analýzu díky agregaci dostupných funkcí a případů použití agentů v jednom vyhledávatelném indexu.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte ve svém systému nainstalován Python 3.10+.

2. Nainstalujte MCP server dle instrukcí repozitáře (Installation).

3. Otevřete konfigurační soubor Windsurfu (např. windsurf.json).

4. Přidejte Indexový MCP server tržiště AI agentů do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Windsurf.

6. Ověřte propojení MCP serveru vyhledáním AI agentů ve Windsurfu.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "váš_api_klíč"},
  "inputs": {}
}

Claude

1. Nainstalujte Python 3.10+ a potřebné závislosti MCP serveru.

2. Najděte konfigurační soubor Claude.

3. Přidejte tuto konfiguraci MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude.

5. Ověřte, že je server dostupný jako nástroj v Claude.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "váš_api_klíč"},
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Nainstalujte Python 3.10+ a stáhněte/nainstalujte MCP server.

2. Otevřete konfigurační soubor MCP v Cursoru.

3. Přidejte Indexový MCP server tržiště AI agentů:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.

5. Ověřte vyhledáním AI agentů přímo v prostředí Cursoru.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "váš_api_klíč"},
  "inputs": {}
}

Cline

1. Ujistěte se, že je nainstalován Python 3.10+ a MCP server nastaven.

2. Upravte konfigurační soubor Cline.

3. Přidejte položku MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.

5. Ověřte dostupnost Indexového MCP serveru AI agentů.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "váš_api_klíč"},
  "inputs": {}
}

Jak tento MCP využít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP zadejte údaje o svém MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "ai-agent-marketplace-index": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nakonfigurování má AI agent možnost využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “ai-agent-marketplace-index” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedených bodů je tento MCP funkční a dobře integrovaný pro svůj účel, ale chybí explicitní definice promptů a zdrojů. Nástroje a nastavení jsou jasné, avšak pokročilé MCP funkce jako sampling a roots nejsou zdokumentovány.

Hodnocení:
Tento MCP server hodnotím 6/10. Nabízí solidní možnosti vyhledávání a monitoringu s jasnými instrukcemi k nastavení, ale postrádá explicitní podporu pokročilých MCP funkcí a jasně definované prompty/zdroje.

MCP skóre