MCP Compass MCP Server

Cosa fa il server MCP “MCP Compass”?

MCP Compass è un servizio di scoperta e raccomandazione progettato per l’ecosistema Model Context Protocol (MCP). Funziona come una guida intelligente che aiuta assistenti AI e sviluppatori a trovare e comprendere i server MCP disponibili attraverso query in linguaggio naturale. Fornendo metadati dettagliati, aggiornamenti in tempo reale e integrazione facilitata, MCP Compass semplifica il processo di individuazione degli strumenti MCP più adatti per ogni specifico compito. Questo permette ai sistemi AI di accedere senza difficoltà a fonti di dati esterne, API e servizi, migliorando così i flussi di lavoro di sviluppo con funzionalità aggiornate e pertinenti. MCP Compass è particolarmente utile per mostrare dinamicamente i servizi MCP, garantendo che gli agenti AI siano sempre informati sugli ultimi strumenti e funzionalità disponibili nel panorama MCP.

Elenco dei Prompt

Nessun modello di prompt trovato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP specifica è dettagliata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione di strumenti o implementazione server.py trovata nel repository o nella documentazione.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Scoperta di servizi MCP
  Trova facilmente server MCP rilevanti per il tuo workflow o le esigenze dell’utente tramite query in linguaggio naturale, aiutando sviluppatori e assistenti AI a individuare rapidamente gli strumenti giusti.
• Raccomandazioni in tempo reale
  Ricevi suggerimenti aggiornati su nuovi servizi MCP o su quelli di tendenza, assicurando che i team rimangano al passo con l’evoluzione dell’ecosistema MCP.
• Arricchimento dei metadati
  Accedi a informazioni dettagliate sui server MCP, consentendo decisioni informate nella selezione dei servizi o nell’integrazione di nuovi strumenti.
• Integrazione facile negli assistenti AI
  Integra MCP Compass senza soluzione di continuità in qualsiasi assistente AI compatibile MCP per abilitare la selezione dinamica di strumenti e servizi.
• Ricerca MCP centralizzata
  Usa MCP Compass come punto di ingresso unificato per esplorare il panorama MCP, evitando la ricerca o il tracciamento manuale dei server su fonti disparate.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione specifica per Windsurf è fornita.

Claude

1. Individua il tuo file claude_desktop_config.json:
   • macOS/Linux:
     ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows:
     $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
2. Apri il file di configurazione nel tuo editor di codice.
3. Aggiungi la voce per il server MCP Compass:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-compass": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@liuyoshio/mcp-compass"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salva il file e riavvia Claude Desktop.
5. Verifica che MCP Compass compaia come server MCP disponibile.

Protezione delle chiavi API

Per MCP Compass non sono richieste o menzionate chiavi API.

Cursor

Nessuna istruzione di configurazione specifica per Cursor è fornita.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione specifica per Cline è fornita.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow 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 utilizzando questo formato JSON:

{
  "mcp-compass": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI può utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “mcp-compass” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con l’indirizzo del tuo server MCP.

Panoramica

In base alla documentazione disponibile, MCP Compass è uno strumento di scoperta promettente, ma la mancanza di prompt documentati, risorse e definizioni di strumenti ne limita l’utilità attuale per l’integrazione diretta nei flussi di lavoro LLM. È comunque prezioso per l’esplorazione e la raccomandazione MCP.

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