Servidor MCP de map-traveler

¿Qué hace el Servidor MCP “map-traveler”?

El map-traveler MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) Server actúa como una biblioteca de viajero virtual, diseñada para interactuar con clientes compatibles con MCP y asistentes de IA. Su propósito principal es permitir que los sistemas de IA exploren, interactúen y recuperen información sobre ubicaciones geográficas de manera virtualizada. Esto permite a los desarrolladores integrar datos basados en mapas, simular experiencias de viaje o realizar consultas geográficas dentro de sus flujos de trabajo impulsados por IA. Al conectar fuentes de datos externas como APIs de mapas o vistas virtuales de calles, el servidor facilita tareas como búsqueda de ubicaciones, búsqueda de rutas y recuperación de información contextual, mejorando las capacidades de los asistentes de IA que requieren conciencia espacial o geográfica.

Lista de Prompts

No se enumeran plantillas de prompt explícitamente en el repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

No se proporciona una lista explícita de herramientas en los archivos o documentación del repositorio.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Simulaciones de Viaje Virtual
  Permite que agentes de IA o usuarios recorran virtualmente diferentes ubicaciones, simulando experiencias de viaje para fines educativos, de entretenimiento o de planificación.

• Exploración de Datos Geográficos
  Permite que los sistemas de IA consulten y presenten información sobre ubicaciones específicas, puntos de referencia y rutas, apoyando aplicaciones en la planificación de viajes o investigación geográfica.

• Recomendaciones Basadas en la Ubicación
  Integración con asistentes de IA para proporcionar recomendaciones contextualmente relevantes (por ejemplo, atracciones o restaurantes cercanos) basadas en datos de ubicación virtual.

• Visualización de Rutas y Navegación
  Ayuda a usuarios o agentes a visualizar rutas y navegar por mapas virtuales, útil en la planificación logística o demostraciones educativas.

• Mapeo Contextual para Flujos de Trabajo de IA
  Mejora los flujos de trabajo de IA que requieren contexto espacial, como generar narrativas de viajes, responder preguntas geográficas o enriquecer conversaciones de usuario con detalles de ubicación.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.json).
3. Agrega el Servidor MCP map-traveler a tu objeto mcpServers como se muestra a continuación.
4. Guarda los cambios y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté funcionando revisando el panel de estado.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Abre tu archivo de configuración MCP de Claude.
3. Inserta la configuración del Servidor MCP map-traveler.
4. Guarda y reinicia el entorno de Claude.
5. Confirma la configuración exitosa en el panel de Claude.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Abre tu archivo de configuración de Cursor (por ejemplo, cursor.json).
3. Agrega la entrada del Servidor MCP map-traveler.
4. Guarda la configuración y reinicia Cursor.
5. Revisa la lista de servidores para el nuevo servidor MCP.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Instala Node.js si es necesario.
2. Busca y abre el archivo de configuración MCP de Cline.
3. Incluye la configuración para el Servidor MCP map-traveler.
4. Guarda y reinicia Cline.
5. Asegúrate de que el servidor esté operativo mediante la interfaz.

Ejemplo de configuración JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Asegurar claves API usando variables de entorno

Para mantener seguras las claves API, utiliza variables de entorno en tu configuración. Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MAP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo 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 usando este formato JSON:

{
  "map-traveler": {
    "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 “map-traveler” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL con la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Entre estas dos tablas:
El servidor MCP de map-traveler proporciona una visión general clara y casos de uso, así como instrucciones de configuración y prácticas de seguridad, pero carece de documentación sobre plantillas de prompts, recursos y herramientas. El soporte para Sampling y Roots tampoco está documentado. Con base en esto, calificaría este servidor MCP con un 4 de 10 en documentación y preparación para integradores.

Puntaje MCP