
Discogs MCP Server
Il Discogs MCP Server consente ad assistenti AI e strumenti di sviluppo di connettersi senza problemi al database musicale Discogs, offrendo accesso automatizza...
Dappier MCP potenzia i tuoi agenti AI con accesso in tempo reale a notizie, mercati, meteo, sport e altro—direttamente in FlowHunt. Perfetto per ricerche di dati live e flussi di lavoro automatizzati ricchi di contesto.
Dappier MCP Server è uno strumento progettato per collegare assistenti AI con capacità di ricerca web in tempo reale e accesso a dati premium da marchi mediatici affidabili, coprendo notizie, mercati finanziari, sport, intrattenimento e meteo. Agendo come ponte tra client AI e diverse fonti di dati esterne o API, Dappier MCP consente la creazione di potenti agenti AI per vari flussi di sviluppo. Questi agenti possono aumentare la produttività automatizzando il recupero, l’analisi e l’integrazione dei dati, permettendo interrogazioni database senza soluzione di continuità, ricerche di informazioni in tempo reale e arricchimento di contesto per modelli linguistici.
Nessuna informazione su template di prompt è stata trovata nel repository o nella documentazione fornita.
Nessuna risorsa esplicita (come definite da MCP) è elencata nella documentazione o nei file del repository disponibili.
Nessuno strumento esplicito o definizione di strumento è stato trovato nei file del repository o nella documentazione.
Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è fornita nella documentazione attuale.
uv
(gestore pacchetti Python):curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
claude_desktop_config.json
) con il seguente contenuto:{
"mcpServers": {
"dappier": {
"command": "uvx",
"args": ["dappier-mcp"],
"env": {
"DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Nessuna istruzione di configurazione per Cursor è fornita nella documentazione attuale.
Nessuna istruzione di configurazione per Cline è fornita nella documentazione attuale.
Puoi proteggere la tua chiave API utilizzando il campo env
nella configurazione:
"env": {
"DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare server MCP nel tuo workflow di FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:
Fai clic 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:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI sarà ora in grado di utilizzare questo MCP come uno strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “MCP-name” con il vero nome del tuo server MCP (ad esempio, “github-mcp”, “weather-api”, ecc.) e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Non elencati in documentazione |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Non elencate in documentazione |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Non elencati in documentazione |
Protezione Chiavi API | ✅ | Supportata via env in configurazione |
Supporto Sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Non specificato |
Supporto Roots: Non specificato
Supporto Sampling: Non specificato
Sulla base delle tabelle sopra, Dappier MCP fornisce una panoramica chiara e istruzioni di setup solide per Claude Desktop, ma manca di informazioni dettagliate su prompt, risorse, strumenti e specifiche di supporto delle feature nella documentazione pubblica. È più adatto per utenti che cercano integrazione web e dati, ma non per chi necessita di estensibilità MCP avanzata o template di workflow espliciti.
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 7 |
Numero di Stelle | 19 |
Complessivamente, valuterei questo MCP 4/10:
Sebbene Dappier MCP sia promettente per l’accesso ai dati in tempo reale e fornisca indicazioni di setup di base, attualmente manca di trasparenza e documentazione sulle primitive MCP (strumenti, risorse, prompt), il che ne limita l’utilità per integrazioni MCP avanzate e adozione da parte degli sviluppatori.
Dappier MCP Server collega assistenti e agenti AI alla ricerca web in tempo reale e a fonti di dati premium tra cui notizie, mercati finanziari, sport, intrattenimento e meteo. Funziona come ponte tra client AI e API esterne per informazioni live e azionabili.
Dappier MCP è ideale per la ricerca web in tempo reale, dati di mercato finanziario live, aggregazione di notizie, previsioni meteo e accesso istantaneo ad aggiornamenti su intrattenimento e sport. Queste funzionalità aiutano a costruire assistenti di ricerca, dashboard e agenti conversazionali ricchi di contesto.
Puoi proteggere la tua chiave API impostandola come variabile d'ambiente nella configurazione del tuo server MCP sotto il campo 'env', assicurandoti che le tue credenziali sensibili non siano esposte.
Attualmente, la documentazione pubblica non elenca strumenti MCP espliciti, risorse o template di prompt. Il server è focalizzato nel fornire accesso e integrazione diretta ai dati.
Dappier MCP è rilasciato sotto licenza MIT. All'ultimo aggiornamento, conta 7 fork e 19 stelle sul suo repository pubblico.
Potenzia i tuoi flussi di lavoro AI con ricerca web live e dati premium da Dappier. Migliora i tuoi agenti con risposte in tempo reale e insight azionabili.
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