MCP Compass MCP Server

Was macht der “MCP Compass” MCP-Server?

MCP Compass ist ein Discovery- und Empfehlungssystem, das für das Model Context Protocol (MCP)-Ökosystem entwickelt wurde. Es dient als intelligenter Guide, der KI-Assistenten und Entwicklern hilft, verfügbare MCP-Server per natürlicher Sprachabfrage zu finden und zu verstehen. Durch die Bereitstellung detaillierter Metadaten, Echtzeit-Updates und einfache Integration vereinfacht MCP Compass den Prozess, die passenden MCP-Tools für jede Aufgabe zu entdecken. So erhalten KI-Systeme nahtlosen Zugang zu externen Datenquellen, APIs und Services – für modernere, aktuellere Workflows. MCP Compass ist besonders nützlich, um MCP-Services dynamisch sichtbar zu machen und sicherzustellen, dass KI-Agenten stets über die neuesten Tools und Funktionen im MCP-Ökosystem informiert sind.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

Es sind keine spezifischen MCP-Ressourcen im Repository oder in der Dokumentation aufgeführt.

Liste der Tools

Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine Tool-Definitionen oder eine server.py-Implementierung gefunden.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• MCP-Service-Discovery
  Finden Sie mit natürlichen Sprachabfragen schnell MCP-Server, die zu Ihrem Workflow oder Nutzerbedarf passen – ideal, damit Entwickler und KI-Assistenten das richtige Tool schneller finden.
• Echtzeit-Empfehlungen
  Erhalten Sie aktuelle Vorschläge für neue oder trendende MCP-Services, damit Teams stets am Puls der MCP-Entwicklung bleiben.
• Metadaten-Anreicherung
  Greifen Sie auf detaillierte Informationen zu MCP-Servern zu und treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Auswahl oder Integration neuer Services und Tools.
• Einfache Integration in KI-Assistenten
  Integrieren Sie MCP Compass nahtlos in jeden MCP-kompatiblen KI-Assistenten, um dynamisches Tooling und die Auswahl von Services zu ermöglichen.
• Zentrale MCP-Suche
  Nutzen Sie MCP Compass als einheitlichen Einstiegspunkt in das MCP-Ökosystem und sparen Sie sich die mühsame manuelle Suche oder das Nachverfolgen von Servern über verschiedene Quellen hinweg.

So richten Sie es ein

Windsurf

Für Windsurf sind keine spezifischen Setup-Anweisungen verfügbar.

Claude

1. Suchen Sie Ihre Datei claude_desktop_config.json:
   • macOS/Linux:
     ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows:
     $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei in Ihrem Code-Editor.
3. Fügen Sie den MCP Compass Server-Eintrag hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-compass": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@liuyoshio/mcp-compass"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Prüfen Sie, ob MCP Compass als verfügbarer MCP-Server erscheint.

API-Schlüssel absichern

Für MCP Compass sind keine API-Schlüssel notwendig oder vorgesehen.

Cursor

Für Cursor sind keine spezifischen Setup-Anweisungen verfügbar.

Cline

Für Cline sind keine spezifischen Setup-Anweisungen verfügbar.

So nutzen Sie 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. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

{
  "mcp-compass": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool nutzen und besitzt Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten. Vergessen Sie nicht, “mcp-compass” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-Adresse auszutauschen.

Übersicht

Auf Basis der verfügbaren Dokumentation ist MCP Compass ein vielversprechendes Discovery-Tool – allerdings schränken fehlende dokumentierte Prompts, Ressourcen und Tool-Definitionen den aktuellen Nutzen für eine direkte LLM-Workflow-Integration ein. Für MCP-Exploration und Empfehlungen ist es dennoch wertvoll.

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