Foursquare Places MCP Server

Cosa fa il server “Foursquare Places” MCP?

Il server Foursquare Places MCP è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che collega gli assistenti AI all’API Foursquare Places, consentendo loro di accedere a dati di localizzazione ricchi e in tempo reale. Tramite l’interfaccia con il database globale di Foursquare, che comprende oltre 100 milioni di luoghi in più di 1500 categorie, questo server permette alle applicazioni AI di effettuare ricerche locali avanzate, geotagging e attività di consapevolezza contestuale. Gli sviluppatori possono sfruttare questo strumento per abilitare agenti AI a recuperare metadati dettagliati—comprese recensioni, valutazioni, foto e metriche di popolarità—per luoghi vicini all’utente o secondo parametri specificati. Questa integrazione consente di creare agenti e applicazioni AI situazionalmente consapevoli, in grado di fornire raccomandazioni e insight altamente personalizzati e basati sulla posizione.

Elenco di Prompt

Nessuna informazione su template di prompt è stata trovata nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di risorse MCP è descritto nella documentazione del repository.

Elenco degli Strumenti

Nessuna lista diretta di strumenti (es. definizioni di tools in server.py o simili) è stata trovata in base alla documentazione e ai file disponibili.

Casi d’uso di questo server MCP

• Ricerca di luoghi locali: Permette agli agenti AI di cercare luoghi nelle vicinanze utilizzando l’ampio database di Foursquare, offrendo raccomandazioni contestuali agli utenti.
• Geotagging e Place Snap: Utilizza la tecnologia Place Snap per individuare con precisione le posizioni degli utenti e associarle a luoghi reali, migliorando la navigazione e le esperienze di check-in.
• Recupero metadati contestuali: Consente il recupero di metadati ricchi per i luoghi—incluse recensioni, valutazioni, foto e popolarità—permettono agli agenti AI di fornire informazioni dettagliate all’utente.
• Esperienza personalizzata: Facilita la creazione di agenti AI situazionalmente consapevoli, che personalizzano risposte e suggerimenti in base alla posizione e alle preferenze dell’utente.
• Insight basati sulla posizione: Supporta applicazioni che necessitano di convertire dati GPS grezzi in insight utilizzabili, come l’identificazione di locali popolari, punti di interesse o business intelligence.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di aver installato Python e Node.js.
2. Ottieni la tua chiave API Foursquare Service (consulta la documentazione per sviluppatori di Foursquare).
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf (ad es. windsurf.config.json).
4. Aggiungi il server Foursquare Places MCP usando uno snippet JSON:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica la configurazione controllando lo stato del server MCP nell’interfaccia di Windsurf.

Claude

1. Scarica e installa la Claude Desktop App.
2. Ottieni la tua chiave API Foursquare Service.
3. Segui le istruzioni in fsq-server-python/README.md per configurare localmente il server MCP.
4. Nell’app desktop Claude, accedi al pannello di configurazione e aggiungi:

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

5. Salva e riavvia Claude Desktop. Conferma che il server sia attivo tramite la lista dei server MCP.

Cursor

1. Installa Python e assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Ottieni la tua chiave API Foursquare.
3. Apri il file di configurazione di Cursor.
4. Aggiungi la seguente voce MCP server:

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

5. Salva le modifiche, riavvia Cursor e verifica la connessione.

Cline

1. Assicurati che Python e Node.js siano installati.
2. Ottieni la tua chiave API Foursquare.
3. Modifica la configurazione del server MCP di Cline.
4. Inserisci:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Cline; verifica che il server MCP sia elencato.

Protezione delle chiavi API

• Conserva la tua chiave API Foursquare in una variabile d’ambiente (ad es. FSQ_API_KEY).
• Esempio di configurazione con variabile d’ambiente:

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

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso 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 utilizzando questo formato JSON:

{
  "foursquare-places": {
    "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. Ricordati di cambiare “foursquare-places” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

In base alla documentazione disponibile, il server Foursquare Places MCP offre una panoramica e istruzioni di setup solide, ma manca di dettagli espliciti su prompt, risorse, strumenti, roots e supporto sampling. Il progetto è in una fase iniziale e la documentazione è minima oltre la configurazione.

La nostra opinione

Data la limitata informazione e i dettagli mancanti su concetti MCP chiave (come strumenti e risorse), questo server MCP ottiene un punteggio di 3/10. Ha uno scopo chiaro e istruzioni di configurazione, ma manca di profondità nella documentazione sull’integrazione MCP.

MCP Score