Foursquare Places MCP Server

Foursquare Places MCP Server

Vybavte své AI agenty informacemi o lokalitách v reálném čase a personalizovanými doporučeními míst s využitím Foursquare Places MCP Serveru.

K čemu slouží “Foursquare Places” MCP Server?

Foursquare Places MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP), která propojuje AI asistenty s API Foursquare Places a umožňuje jim přístup k bohatým datům o lokalitách v reálném čase. Prostřednictvím propojení s globální databází Foursquare obsahující více než 100 milionů míst v 1500+ kategoriích umožňuje tento server AI aplikacím provádět pokročilé lokální vyhledávání, geotagging a úlohy související se situačním povědomím. Vývojáři mohou tento nástroj využít k tomu, aby AI agenti získali detailní metadata — včetně recenzí, hodnocení, fotografií a metrik oblíbenosti — pro místa v okolí uživatele nebo v rámci zadaných parametrů. Tato integrace umožňuje vytvářet situačně vnímající AI agenty a aplikace, které poskytují vysoce personalizovaná doporučení a poznatky založené na poloze.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci repozitáře není explicitně popsán seznam MCP zdrojů.

Seznam nástrojů

Na základě dostupné dokumentace a souborů nebyl nalezen žádný přímý seznam nástrojů (například definice nástrojů v server.py nebo podobně).

Scénáře použití tohoto MCP serveru

  • Lokální vyhledávání míst: Umožňuje AI agentům vyhledávat místa v okolí s využitím rozsáhlé databáze Foursquare a poskytovat uživatelům kontextově relevantní doporučení.
  • Geotagging a Place Snap: Využívá technologii Place Snap k přesnému určení polohy uživatele a spárování s reálnými místy, což zlepšuje navigaci a zážitek z přihlášení na místo.
  • Získávání kontextových metadat: Umožňuje získat bohatá metadata o místech — včetně recenzí, hodnocení, fotografií a oblíbenosti — a poskytovat tak uživatelům detailní informace.
  • Personalizovaný zážitek: Umožňuje tvorbu situačně vnímajících AI agentů, kteří přizpůsobují odpovědi a doporučení na základě aktuální polohy a preferencí uživatele.
  • Poznatky na základě polohy: Podporuje aplikace, které potřebují převádět surová GPS data na akční poznatky, např. identifikaci populárních míst, zajímavostí nebo pro business intelligence.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a Node.js.
  2. Získejte svůj Foursquare Service API klíč (viz dokumentace vývojáře Foursquare).
  3. Upravte konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.config.json).
  4. Přidejte Foursquare Places MCP server pomocí tohoto JSON úryvku:
    {
      "mcpServers": {
        "foursquare-places": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
        }
      }
    }
    
  5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  6. Ověřte nastavení v rozhraní Windsurf kontrolou statusu MCP serveru.

Claude

  1. Stáhněte a nainstalujte Claude Desktop App.
  2. Získejte svůj Foursquare Service API klíč.
  3. Řiďte se instrukcemi v fsq-server-python/README.md pro lokální nastavení MCP serveru.
  4. V aplikaci Claude Desktop otevřete konfigurační panel a přidejte:
    {
      "mcpServers": {
        "foursquare-places": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
        }
      }
    }
    
  5. Uložte a restartujte Claude Desktop. Ověřte běh serveru v seznamu MCP serverů.

Cursor

  1. Nainstalujte Python a ujistěte se, že je dostupný Node.js.
  2. Získejte svůj Foursquare API klíč.
  3. Otevřete konfigurační soubor aplikace Cursor.
  4. Přidejte následující záznam MCP serveru:
    {
      "mcpServers": {
        "foursquare-places": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
        }
      }
    }
    
  5. Uložte změny, restartujte Cursor a ověřte spojení.

Cline

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a Node.js.
  2. Získejte svůj Foursquare API klíč.
  3. Upravte konfiguraci MCP serveru v Cline.
  4. Vložte:
    {
      "mcpServers": {
        "foursquare-places": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
        }
      }
    }
    
  5. Uložte konfiguraci a restartujte Cline; ověřte, že je MCP server uveden.

Zabezpečení API klíčů

  • Uchovávejte svůj Foursquare API klíč v proměnné prostředí (např. FSQ_API_KEY).
  • Příklad konfigurace s proměnnou prostředí:
    {
      "mcpServers": {
        "foursquare-places": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fsq-server-python.server"],
          "env": {
            "FSQ_API_KEY": "${FSQ_API_KEY}"
          },
          "inputs": {
            "api_key": "${FSQ_API_KEY}"
          }
        }
      }
    }
    

Jak tento MCP použít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s vaším AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "foursquare-places": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “foursquare-places” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti/Poznámky
PřehledUveden v README a popisu projektu
Seznam promptůNebyly nalezeny žádné šablony promptů
Seznam zdrojůNebyl nalezen explicitní seznam MCP zdrojů
Seznam nástrojůV hlavní dokumentaci ani v server.py nebyly nalezeny definice nástrojů
Zabezpečení API klíčůUvedeny instrukce pro použití proměnných prostředí
Podpora sampling (méně důležitá v hodnocení)Nezmíněno

Na základě dostupné dokumentace poskytuje Foursquare Places MCP server solidní přehled a kroky nastavení, ale chybí explicitní detaily o promptech, zdrojích, nástrojích, kořenech a podpoře sampling. Projekt je v rané fázi a dokumentace je kromě nastavení minimální.

Náš názor

Vzhledem k omezeným informacím a chybějícím detailům o klíčových MCP konceptech (jako jsou nástroje a zdroje) hodnotíme tento MCP server 3/10. Má jasný účel a instrukce k nastavení, ale postrádá hloubku v dokumentaci MCP integrace.

MCP skóre

Má LICENSE
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků0
Počet Hvězdiček5

Často kladené otázky

K čemu slouží Foursquare Places MCP Server?

Propojuje AI asistenty s API Foursquare Places, což jim umožňuje přístup k aktuálním globálním datům o lokalitách a metadatům pro pokročilé lokální vyhledávání, geotagging a poskytování kontextově vnímaných doporučení.

Jaké jsou hlavní scénáře použití tohoto MCP serveru?

Scénáře zahrnují lokální vyhledávání míst, přesný geotagging a párování míst, získávání bohatých metadat jako recenze a hodnocení a tvorbu AI agentů poskytujících personalizované informace na základě polohy.

Jak zajistím bezpečnost svého Foursquare API klíče?

Uchovávejte svůj API klíč v proměnné prostředí (např. FSQ_API_KEY) a odkazujte na něj v konfiguraci MCP serveru v sekcích 'env' a 'inputs', abyste jej zabezpečili.

Jsou k dispozici šablony promptů nebo MCP nástroje?

V aktuální dokumentaci nejsou zahrnuty žádné šablony promptů ani explicitní definice MCP nástrojů. Server se zaměřuje na přímou integraci s API Foursquare Places.

Jakou úroveň dokumentace a podpory tento MCP nabízí?

Dokumentace poskytuje kroky k nastavení a integraci, ale chybí podrobnosti o pokročilých MCP funkcích, vzorových promptech a seznamu nástrojů/zdrojů. Je tedy vhodný spíše pro vývojáře se zkušenostmi s MCP koncepty.

Vyzkoušejte Foursquare Places MCP s FlowHunt

Posilte své AI workflowy přístupem k 100+ milionům globálních míst, detailním metadatům a personalizovaným doporučením. Integrujte Foursquare Places MCP Server ještě dnes.

Zjistit více

Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...

3 min čtení
AI MCP +4
Elasticsearch MCP Server
Elasticsearch MCP Server

Elasticsearch MCP Server

Elasticsearch MCP Server propojuje AI asistenty s clustery Elasticsearch a OpenSearch, umožňuje pokročilé vyhledávání, správu indexů a operace s clusterem přímo...

4 min čtení
MCP Server Elasticsearch +5
Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server

Multicluster MCP Server

Multicluster MCP Server umožňuje systémům GenAI a vývojářským nástrojům spravovat, monitorovat a orchestrací zdroje napříč více Kubernetes clustery prostřednict...

4 min čtení
Kubernetes AI +5