Foursquare Places MCP Server

Hvad laver “Foursquare Places” MCP Server?

Foursquare Places MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) implementation, der forbinder AI-assistenter med Foursquare Places API og giver adgang til omfattende lokalitetsdata i realtid. Ved at integrere med Foursquares globale database med over 100 millioner steder på tværs af mere end 1500 kategorier, muliggør denne server avancerede lokale søgninger, geotagging og opgaver med situationsforståelse. Udviklere kan bruge værktøjet til at lade AI-agenter hente detaljeret metadata—herunder anmeldelser, vurderinger, fotos og popularitetsmålinger—for steder nær en bruger eller indenfor definerede parametre. Denne integration muliggør situationsbestemte AI-agenter og applikationer, der kan levere meget personlige, lokationsbaserede anbefalinger og indsigter.

Liste over prompts

Ingen information om promptskabeloner blev fundet i arkivet.

Liste over ressourcer

Ingen udtrykkelig liste over MCP-ressourcer er beskrevet i arkivets dokumentation.

Liste over værktøjer

Ingen direkte liste over værktøjer (f.eks. værktøjsdefinitioner i server.py eller lignende) kunne findes baseret på den tilgængelige dokumentation og filer.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP server

• Lokal stedssøgning: Lader AI-agenter søge efter nærliggende steder via Foursquares omfattende lokalitetsdatabase og give brugerne kontekstuelle anbefalinger.
• Geotagging og Place Snap: Udnytter Place Snap-teknologi til præcist at fastslå brugeres position og matche dem med virkelige steder, hvilket forbedrer navigation og check-in oplevelser.
• Kontekstuel metadata-hentning: Giver mulighed for at hente rig metadata for steder—herunder anmeldelser, vurderinger, fotos og popularitet—så AI-agenter kan levere detaljeret information til brugerne.
• Personlig oplevelse: Gør det muligt at skabe situationsbestemte AI-agenter, der tilpasser svar og forslag ud fra brugerens aktuelle placering og præferencer.
• Lokationsbaserede indsigter: Understøtter applikationer, der skal omsætte rå GPS-data til brugbare indsigter, såsom identificering af populære steder, interessepunkter eller forretningsindsigt.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har installeret Python og Node.js.
2. Hent din Foursquare Service API-nøgle (se Foursquares udviklerdokumentation).
3. Rediger Windsurf konfigurationsfilen (fx windsurf.config.json).
4. Tilføj Foursquare Places MCP-serveren med dette JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Bekræft opsætningen ved at tjekke MCP-serverens status i Windsurf-interfacet.

Claude

1. Download og installer Claude Desktop App.
2. Hent din Foursquare Service API-nøgle.
3. Følg instruktionerne i fsq-server-python/README.md for lokal opsætning af MCP-serveren.
4. I Claude Desktop App, gå til konfigurationspanelet og tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Claude Desktop. Bekræft at serveren kører via listen over MCP-servere.

Cursor

1. Installer Python og sørg for, at Node.js er tilgængeligt.
2. Hent din Foursquare API-nøgle.
3. Åbn Cursors konfigurationsfil.
4. Tilføj følgende MCP-server:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Gem ændringer, genstart Cursor og bekræft forbindelsen.

Cline

1. Sørg for, at Python og Node.js er installeret.
2. Hent din Foursquare API-nøgle.
3. Rediger konfigurationen for Cline MCP-serveren.
4. Indsæt:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Cline; bekræft at MCP-serveren er listet.

Sikring af API-nøgler

• Opbevar din Foursquare API-nøgle i en miljøvariabel (fx FSQ_API_KEY).
• Eksempel på konfiguration med miljøvariabel:

  {
    "mcpServers": {
      "foursquare-places": {
        "command": "python",
        "args": ["-m", "fsq-server-python.server"],
        "env": {
          "FSQ_API_KEY": "${FSQ_API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "api_key": "${FSQ_API_KEY}"
        }
      }
    }
  }
  

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “foursquare-places” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation leverer Foursquare Places MCP-serveren et solidt overblik og opsætningsvejledning, men mangler eksplicitte detaljer om prompts, ressourcer, værktøjer, rødder og sampling support. Projektet er på et tidligt stadie, og dokumentationen er begrænset udover opsætning.

Vores vurdering

Givet de begrænsede informationer og manglende detaljer om centrale MCP-koncepter (såsom værktøjer og ressourcer), scorer denne MCP-server 3/10. Den har et klart formål og opsætningsvejledning, men mangler dybde i sin MCP-integrationsdokumentation.

MCP-score