Foursquare Places MCP Server

Was macht der “Foursquare Places” MCP Server?

Der Foursquare Places MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP) Implementierung, die KI-Assistenten mit der Foursquare Places API verbindet und ihnen so den Zugriff auf umfangreiche, aktuelle Standortdaten ermöglicht. Durch die Anbindung an Foursquares globale Datenbank mit über 100 Millionen Orten in mehr als 1500 Kategorien können KI-Anwendungen fortschrittliche lokale Suchen, Geotagging und Aufgaben mit situationsbewusstem Kontext durchführen. Entwickler können dieses Tool nutzen, um KI-Agenten zu befähigen, detaillierte Metadaten – einschließlich Bewertungen, Rezensionen, Fotos und Beliebtheitsmetriken – zu Standorten in der Nähe eines Nutzers oder innerhalb bestimmter Parameter abzurufen. Diese Integration ermöglicht situationsbewusste KI-Agenten und Anwendungen, die hochgradig personalisierte, standortbasierte Empfehlungen und Einblicke liefern können.

Liste der Prompts

Im Repository wurden keine Informationen zu Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

In der Repository-Dokumentation ist keine explizite Liste von MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation und den Dateien konnte keine direkte Auflistung von Tools (z.B. Tool-Definitionen in server.py oder ähnlichem) gefunden werden.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Lokale Ortssuche: Ermöglicht KI-Agenten die Suche nach nahegelegenen Orten über Foursquares umfangreiche Standortdatenbank und bietet Nutzern kontextrelevante Empfehlungen.
• Geotagging und Place Snap: Verwendet Place Snap-Technologie, um Nutzerstandorte genau zu bestimmen und realen Orten zuzuordnen – für verbesserte Navigation und Check-in-Erlebnisse.
• Abruf von Kontext-Metadaten: Erlaubt den Abruf umfangreicher Metadaten zu Orten – einschließlich Bewertungen, Rezensionen, Fotos und Beliebtheit –, damit KI-Agenten Nutzern detaillierte Informationen liefern können.
• Personalisierte Nutzererfahrung: Erleichtert die Entwicklung situationsbewusster KI-Agenten, die Antworten und Vorschläge basierend auf dem aktuellen Standort und den Präferenzen der Nutzer anpassen.
• Standortbasierte Einblicke: Unterstützt Anwendungen, die Roh-GPS-Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln müssen, z. B. zur Identifizierung beliebter Orte, Sehenswürdigkeiten oder für Business Intelligence.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python und Node.js installiert sind.
2. Besorgen Sie sich Ihren Foursquare Service API Key (siehe Foursquare Entwicklerdokumentation).
3. Bearbeiten Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.config.json).
4. Fügen Sie den Foursquare Places MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie den MCP-Server-Status in der Windsurf-Oberfläche prüfen.

Claude

1. Laden Sie die Claude Desktop App herunter und installieren Sie sie.
2. Besorgen Sie sich Ihren Foursquare Service API Key.
3. Folgen Sie den Anweisungen in fsq-server-python/README.md, um den MCP Server lokal einzurichten.
4. Öffnen Sie in der Claude Desktop App das Konfigurationspanel und fügen Sie hinzu:

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

5. Speichern und starten Sie Claude Desktop neu. Überprüfen Sie, ob der Server in der MCP-Serverliste läuft.

Cursor

1. Installieren Sie Python und stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist.
2. Besorgen Sie sich Ihren Foursquare API Key.
3. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cursor.
4. Fügen Sie folgenden MCP Server-Eintrag hinzu:

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

5. Speichern Sie die Änderungen, starten Sie Cursor neu und überprüfen Sie die Verbindung.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python und Node.js installiert sind.
2. Besorgen Sie sich Ihren Foursquare API Key.
3. Bearbeiten Sie die Konfiguration des Cline MCP Servers.
4. Fügen Sie ein:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cline neu; prüfen Sie, ob der MCP Server gelistet ist.

API Keys absichern

• Speichern Sie Ihren Foursquare API Key in einer Umgebungsvariablen (z. B. FSQ_API_KEY).
• Beispiel-Konfiguration mit Umgebungsvariable:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “foursquare-places” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-Adresse anzupassen.

Übersicht

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation bietet der Foursquare Places MCP Server einen soliden Überblick und Anweisungen zur Einrichtung, es fehlen jedoch explizite Details zu Prompts, Ressourcen, Tools, Roots und Sampling-Support. Das Projekt befindet sich in einem frühen Stadium und die Dokumentation ist über die Einrichtung hinaus minimal.

Unsere Einschätzung

Angesichts der begrenzten Informationen und fehlenden Details zu wichtigen MCP-Konzepten (wie Tools und Ressourcen) erhält dieser MCP Server eine Bewertung von 3/10. Er hat ein klares Ziel und gute Anweisungen zur Einrichtung, aber es fehlt an Tiefe in der MCP-Integrationsdokumentation.

MCP Score