Foursquare Places MCP Server

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.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

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).

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

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:

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

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