Indice Marketplace degli Agenti AI MCP Server

Cosa fa l’“AI Agent Marketplace Index” MCP Server?

L’AI Agent Marketplace Index MCP Server è un server specializzato Model Context Protocol (MCP) sviluppato da DeepNLP per fornire agli assistenti AI un accesso fluido e completo a un indice di agenti AI. Questo server consente a strumenti e assistenti AI di cercare e scoprire agenti AI disponibili in base a parole chiave o categorie, come “agenti AI per la programmazione”, “agenti AI per la sanità” o “agente per uso mobile”. Inoltre, offre funzionalità per monitorare le prestazioni del traffico web di questi agenti, inclusi metriche come ranking Google/Bing e stelle GitHub, e fornisce API per inserire nuovi agenti AI nel marketplace. Integrando questo server MCP, gli sviluppatori possono potenziare i propri flussi di lavoro con funzionalità avanzate di ricerca, categorizzazione e monitoraggio degli agenti AI, facilitando uno sviluppo, una ricerca e una distribuzione più efficienti di soluzioni AI.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di risorse come “risorse” MCP è fornito nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• Cerca agenti AI per query o categoria
  Permette a LLM e client di cercare agenti AI utilizzando parole chiave o categorie specifiche, restituendo un elenco di agenti disponibili dall’indice del marketplace.
• Monitora le prestazioni del traffico web degli agenti AI
  Consente il recupero di dati sulle prestazioni web per gli agenti AI, inclusi metriche come ranking Google/Bing e stelle GitHub.
• API per elencare agenti AI
  Fornisce la funzionalità per registrare o elencare nuovi agenti AI nell’indice del marketplace.
• Gestione completa degli errori
  Gestione degli errori integrata per operazioni robuste e affidabili.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Scoprire agenti AI rilevanti
  Sviluppatori e ricercatori possono cercare rapidamente agenti AI per categoria o parola chiave, semplificando il processo di individuazione di strumenti adatti a compiti o settori specifici (es. programmazione, HR, finanza).
• Monitorare popolarità e prestazioni degli agenti AI
  Accedendo ai dati di traffico web e ranking, gli utenti possono valutare la popolarità e l’impatto degli agenti AI per prendere decisioni informate sull’adozione.
• Integrare la scoperta degli agenti AI in flussi di lavoro personalizzati
  I team possono incorporare la ricerca nel marketplace all’interno dei propri prodotti o dashboard AI-powered.
• Promuovere nuovi agenti AI
  Gli sviluppatori possono facilmente elencare e promuovere i propri agenti AI a un pubblico più vasto tramite il marketplace.
• Aggregare casi d’uso e funzionalità
  Facilita la ricerca e l’analisi aggregando funzionalità e casi d’uso degli agenti disponibili in un unico indice ricercabile.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python 3.10+ sia installato sul tuo sistema.

2. Installa il server MCP secondo le istruzioni di Installazione del repository.

3. Apri il file di configurazione di Windsurf (ad es. windsurf.json).

4. Aggiungi l’AI Agent Marketplace Index MCP server alla sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Windsurf.

6. Verifica che il server MCP sia connesso cercando agenti AI all’interno di Windsurf.

Esempio di protezione delle API Key:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "your_api_key"},
  "inputs": {}
}

Claude

1. Installa Python 3.10+ e le dipendenze del server MCP.

2. Individua il file di configurazione di Claude.

3. Aggiungi la seguente configurazione del server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude.

5. Conferma che il server sia disponibile come strumento in Claude.

Esempio di protezione delle API Key:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "your_api_key"},
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Installa Python 3.10+ e clona/installa il server MCP.

2. Apri il file di configurazione MCP di Cursor.

3. Aggiungi l’AI Agent Marketplace Index MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Cursor.

5. Verifica cercando agenti AI all’interno di Cursor.

Esempio di protezione delle API Key:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "your_api_key"},
  "inputs": {}
}

Cline

1. Assicurati che Python 3.10+ sia installato e che il server MCP sia configurato.

2. Modifica il file di configurazione di Cline.

3. Aggiungi la voce del server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "ai-agent-marketplace-index": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cline.

5. Conferma che l’AI Agent Marketplace Index MCP sia disponibile.

Esempio di protezione delle API Key:

{
  "env": {"BING_SEARCH_API_KEY": "your_api_key"},
  "inputs": {}
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "ai-agent-marketplace-index": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “ai-agent-marketplace-index” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base dei controlli sopra, questo MCP è funzionale e ben integrato per il proprio scopo ma manca di definizioni esplicite di prompt e risorse. Gli strumenti e la configurazione sono chiari, ma funzionalità MCP avanzate come sampling e roots non sono documentate.

Valutazione:
Darei a questo MCP server un 6/10. Offre solide capacità di ricerca e monitoraggio con istruzioni di configurazione chiare, ma manca di supporto esplicito per funzionalità MCP avanzate e definizioni chiare di prompt/risorse.

MCP Score