Foursquare Places MCP Server

Que fait le serveur “Foursquare Places” MCP ?

Le serveur Foursquare Places MCP est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui connecte les assistants IA à l’API Foursquare Places, leur permettant d’accéder à des données de localisation riches et en temps réel. En se connectant à la base de données mondiale de Foursquare, qui compte plus de 100 millions de lieux répartis dans plus de 1500 catégories, ce serveur permet aux applications IA d’effectuer des recherches locales avancées, du géomarquage et des tâches de contextualisation. Les développeurs peuvent s’appuyer sur cet outil pour permettre à leurs agents IA de récupérer des métadonnées détaillées—y compris avis, notes, photos et indicateurs de popularité—pour des lieux proches de l’utilisateur ou selon des critères définis. Cette intégration rend possible la création d’agents et d’applications IA sensibles au contexte, capables de fournir des recommandations et insights hautement personnalisés et géolocalisés.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été trouvé dans le référentiel.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources MCP n’est décrite dans la documentation du référentiel.

Liste des outils

Aucune liste directe d’outils (ex. définitions d’outils dans server.py ou similaire) n’a pu être identifiée à partir de la documentation disponible.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Recherche de lieux locaux : Permet aux agents IA de rechercher des lieux à proximité à l’aide de la vaste base Foursquare, offrant ainsi des recommandations contextuelles pertinentes aux utilisateurs.
• Géomarquage et Place Snap : Utilise la technologie Place Snap pour localiser précisément les utilisateurs et les associer à des lieux réels, optimisant navigation et expériences de check-in.
• Récupération de métadonnées contextuelles : Offre la récupération de métadonnées riches pour les lieux—avis, notes, photos, popularité—afin que les agents IA puissent fournir des informations détaillées aux utilisateurs.
• Expérience personnalisée : Facilite la création d’agents IA contextuels qui adaptent leurs suggestions et réponses en fonction de la localisation et des préférences de l’utilisateur.
• Insights basés sur la localisation : Prise en charge d’applications ayant besoin de convertir des données GPS brutes en informations exploitables, comme l’identification de lieux populaires, points d’intérêt ou pour l’intelligence économique.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Python et Node.js sont installés.
2. Obtenez votre clé API Foursquare Service (voir la documentation développeur Foursquare).
3. Modifiez le fichier de configuration Windsurf (par ex. windsurf.config.json).
4. Ajoutez le serveur Foursquare Places MCP à l’aide de l’extrait JSON suivant :

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

5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez la configuration en consultant l’état du serveur MCP dans l’interface Windsurf.

Claude

1. Téléchargez et installez l’application Claude Desktop.
2. Obtenez votre clé API Foursquare Service.
3. Suivez les instructions de fsq-server-python/README.md pour configurer le serveur MCP localement.
4. Dans Claude Desktop, accédez au panneau de configuration et ajoutez :

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

5. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop. Confirmez que le serveur fonctionne via la liste des serveurs MCP.

Cursor

1. Installez Python et vérifiez la disponibilité de Node.js.
2. Obtenez votre clé API Foursquare.
3. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
4. Ajoutez l’entrée suivante pour le serveur MCP :

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

5. Enregistrez les modifications, redémarrez Cursor et vérifiez la connexion.

Cline

1. Vérifiez que Python et Node.js sont installés.
2. Obtenez votre clé API Foursquare.
3. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cline.
4. Insérez :

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

5. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline ; vérifiez que le serveur MCP apparaît dans la liste.

Sécurisation des clés API

• Stockez votre clé API Foursquare dans une variable d’environnement (ex. FSQ_API_KEY).
• Exemple de configuration avec variable d’environnement :

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

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “foursquare-places” par le nom réel de votre serveur MCP et d’indiquer l’URL correspondant à votre serveur.

Aperçu

D’après la documentation disponible, le serveur Foursquare Places MCP propose une bonne vue d’ensemble et des instructions de configuration, mais il manque de détails explicites sur les prompts, ressources, outils, racines et la prise en charge du sampling. Le projet en est à un stade précoce et sa documentation reste minimale en dehors de la mise en place.

Notre avis

Étant donné le manque d’informations et l’absence de détails sur les concepts MCP clés (outils, ressources, etc.), ce serveur MCP obtient une note de 3/10. Il a un objectif clair et une procédure d’installation, mais manque de profondeur dans la documentation de son intégration MCP.

Score MCP