
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...
Vybavte své AI agenty informacemi o lokalitách v reálném čase a personalizovanými doporučeními míst s využitím Foursquare Places MCP Serveru.
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.
V repozitáři nebyly nalezeny žádné informace o šablonách promptů.
V dokumentaci repozitáře není explicitně popsán seznam MCP zdrojů.
Na základě dostupné dokumentace a souborů nebyl nalezen žádný přímý seznam nástrojů (například definice nástrojů v server.py nebo podobně).
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
fsq-server-python/README.md
pro lokální nastavení MCP serveru.{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
FSQ_API_KEY
).{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"],
"env": {
"FSQ_API_KEY": "${FSQ_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${FSQ_API_KEY}"
}
}
}
}
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:
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.
Sekce | Dostupnost | Podrobnosti/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | Uveden v README a popisu projektu |
Seznam promptů | ⛔ | Nebyly nalezeny žádné šablony promptů |
Seznam zdrojů | ⛔ | Nebyl nalezen explicitní seznam MCP zdrojů |
Seznam nástrojů | ⛔ | V hlavní dokumentaci ani v server.py nebyly nalezeny definice nástrojů |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Uvedeny 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.
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.
Má LICENSE | ✅ |
---|---|
Má alespoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forků | 0 |
Počet Hvězdiček | 5 |
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.
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.
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.
V aktuální dokumentaci nejsou zahrnuty žádné šablony promptů ani explicitní definice MCP nástrojů. Server se zaměřuje na přímou integraci s API Foursquare Places.
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.
Posilte své AI workflowy přístupem k 100+ milionům globálních míst, detailním metadatům a personalizovaným doporučením. Integrujte Foursquare Places MCP Server ještě dnes.
Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...
Elasticsearch MCP Server propojuje AI asistenty s clustery Elasticsearch a OpenSearch, umožňuje pokročilé vyhledávání, správu indexů a operace s clusterem přímo...
Multicluster MCP Server umožňuje systémům GenAI a vývojářským nástrojům spravovat, monitorovat a orchestrací zdroje napříč více Kubernetes clustery prostřednict...