Servidor MCP de Foursquare Places

¿Qué hace el Servidor MCP de “Foursquare Places”?

El Servidor MCP de Foursquare Places es una implementación de Model Context Protocol (MCP) que conecta asistentes de IA con la API de Foursquare Places, permitiéndoles acceder a datos de ubicación ricos y en tiempo real. Al interactuar con la base de datos global de Foursquare que contiene más de 100 millones de lugares en más de 1500 categorías, este servidor permite a las aplicaciones de IA realizar búsquedas locales avanzadas, geolocalización y tareas de conciencia contextual. Los desarrolladores pueden aprovechar esta herramienta para permitir que los agentes de IA recuperen metadatos detallados —incluyendo reseñas, valoraciones, fotos y métricas de popularidad— de ubicaciones cercanas a un usuario o dentro de parámetros específicos. Esta integración permite agentes y aplicaciones de IA contextualmente conscientes que pueden proporcionar recomendaciones e información altamente personalizadas y basadas en la ubicación.

Lista de Prompts

No se encontró información sobre plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de Recursos

No se describe ninguna lista explícita de recursos MCP en la documentación del repositorio.

Lista de Herramientas

No se encontró un listado directo de herramientas (por ejemplo, definiciones de herramientas en server.py o similar) según la documentación y archivos disponibles.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Búsqueda de Lugares Locales: Permite a los agentes de IA buscar lugares cercanos utilizando la amplia base de datos de ubicaciones de Foursquare, proporcionando a los usuarios recomendaciones contextualmente relevantes.
• Geolocalización y Place Snap: Utiliza la tecnología Place Snap para ubicar con precisión la localización del usuario y emparejarla con lugares reales, mejorando la experiencia de navegación y check-in.
• Recuperación de Metadatos Contextuales: Permite recuperar metadatos enriquecidos de lugares —incluyendo reseñas, valoraciones, fotos y popularidad— para que los agentes de IA puedan brindar información detallada a los usuarios.
• Experiencia Personalizada: Facilita la creación de agentes de IA situacionalmente conscientes que adaptan respuestas y sugerencias basadas en la ubicación y preferencias actuales del usuario.
• Información Basada en Ubicación: Da soporte a aplicaciones que necesitan convertir datos GPS en bruto en información procesable, como identificar lugares populares, puntos de interés o inteligencia de negocios.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python y Node.js instalados.
2. Obtén tu clave API de Foursquare Service (consulta la documentación para desarrolladores de Foursquare).
3. Edita el archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.config.json).
4. Agrega el servidor MCP de Foursquare Places usando el siguiente fragmento JSON:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica la configuración comprobando el estado del servidor MCP en la interfaz de Windsurf.

Claude

1. Descarga e instala la Aplicación de Escritorio Claude.
2. Obtén tu clave API de Foursquare Service.
3. Sigue las instrucciones en fsq-server-python/README.md para configurar localmente el servidor MCP.
4. En la aplicación Claude Desktop, accede al panel de configuración y agrega:

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

5. Guarda y reinicia Claude Desktop. Confirma que el servidor esté en funcionamiento mediante la lista de servidores MCP.

Cursor

1. Instala Python y asegúrate de que Node.js esté disponible.
2. Obtén tu clave API de Foursquare.
3. Abre el archivo de configuración de Cursor.
4. Agrega la siguiente entrada de servidor MCP:

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

5. Guarda los cambios, reinicia Cursor y verifica la conexión.

Cline

1. Asegúrate de que Python y Node.js estén instalados.
2. Obtén tu clave API de Foursquare.
3. Edita la configuración del servidor MCP en Cline.
4. Inserta:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Cline; verifica que el servidor MCP esté en la lista.

Cómo proteger las claves API

• Almacena tu clave API de Foursquare en una variable de entorno (por ejemplo, FSQ_API_KEY).
• Ejemplo de configuración con variable de entorno:

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

Cómo utilizar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo con FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “foursquare-places” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, el servidor MCP de Foursquare Places ofrece una visión general sólida e instrucciones de configuración, pero carece de detalles explícitos sobre prompts, recursos, herramientas, roots y soporte de muestreo. El proyecto está en una etapa temprana y la documentación es mínima más allá de la instalación.

Nuestra opinión

Dada la información limitada y la falta de detalles sobre conceptos clave de MCP (como herramientas y recursos), este servidor MCP obtiene una puntuación de 3/10. Tiene un propósito claro e instrucciones de configuración, pero le falta profundidad en la documentación de integración MCP.

Puntuación MCP