Foursquare Places MCP 서버

“Foursquare Places” MCP 서버란 무엇인가요?

Foursquare Places MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구현체로, AI 어시스턴트를 Foursquare Places API에 연결해 풍부하고 실시간 위치 데이터를 제공합니다. Foursquare의 1억 개 이상, 1,500개 이상의 카테고리로 구성된 글로벌 데이터베이스와 연동하여, 이 서버는 AI 애플리케이션이 고급 지역 검색, 지오태깅, 상황 인식 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 이 도구를 활용해 AI 에이전트가 사용자의 주변 또는 지정된 범위 내 위치에 대한 리뷰, 평점, 사진, 인기 지표 등 상세 메타데이터를 가져오도록 할 수 있습니다. 이 통합을 통해 상황 인식이 뛰어난 AI 에이전트 및 애플리케이션을 만들고, 개인 맞춤형 위치 기반 추천 및 인사이트를 제공할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

저장소 문서에 MCP 리소스에 대한 명시적 목록이 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 문서와 파일 기준, 직접적으로 정의된 도구(예: server.py 내의 도구 정의)는 확인되지 않았습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 지역 장소 검색: AI 에이전트가 Foursquare의 방대한 위치 데이터베이스를 활용하여 주변 장소를 검색하고, 사용자에게 상황에 맞는 추천을 제공합니다.
• 지오태깅 및 장소 스냅: Place Snap 기술을 이용해 사용자의 위치를 실제 장소에 정확히 매칭하여 내비게이션 및 체크인 경험을 향상시킵니다.
• 컨텍스트 메타데이터 조회: 장소에 대한 리뷰, 평점, 사진, 인기 등 풍부한 메타데이터를 조회해 AI 에이전트가 상세 정보를 전달할 수 있도록 합니다.
• 개인화 경험 제공: 사용자의 현재 위치와 선호도를 반영해 상황 인식 기반의 맞춤형 응답 및 제안을 제공하는 AI 에이전트 구축을 지원합니다.
• 위치 기반 인사이트: 원시 GPS 데이터를 인기 장소, 관심 지점, 비즈니스 인텔리전스 등 실질적인 인사이트로 변환해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python과 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Foursquare 서비스 API 키를 발급받으세요 (Foursquare 개발자 문서 참고).
3. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 수정하세요.
4. 아래와 같은 JSON 스니펫을 사용해 Foursquare Places MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. Windsurf 인터페이스에서 MCP 서버 상태를 확인해 설치가 완료되었는지 검증하세요.

Claude

1. Claude 데스크톱 앱을 다운로드 및 설치하세요.
2. Foursquare 서비스 API 키를 발급받으세요.
3. fsq-server-python/README.md의 안내에 따라 MCP 서버를 로컬에 설치하세요.
4. Claude 데스크톱 앱에서 설정 패널로 이동해 아래 내용을 추가하세요:

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

5. 저장 후 Claude 데스크톱을 재시작하세요. MCP 서버 목록에서 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Cursor

1. Python을 설치하고 Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Foursquare API 키를 발급받으세요.
3. Cursor의 설정 파일을 여세요.
4. 아래와 같이 MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

5. 저장 후 Cursor를 재시작하고 연결을 확인하세요.

Cline

1. Python과 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Foursquare API 키를 발급받으세요.
3. Cline MCP 서버 설정을 수정하세요.
4. 다음을 추가하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Cline을 재시작하세요. MCP 서버가 목록에 표시되는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

• Foursquare API 키를 환경 변수(예: FSQ_API_KEY)에 저장하세요.
• 환경 변수를 적용한 예시 설정:

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

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, 해당 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “foursquare-places"는 실제 MCP 서버명으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경해 주시기 바랍니다.

개요

공개된 문서를 기준으로 볼 때, Foursquare Places MCP 서버는 개요 및 설치 안내는 잘 제공하지만 프롬프트, 리소스, 도구, 루트, 샘플링 지원에 대한 상세 정보는 부족합니다. 프로젝트는 초기 단계로, 설치 외의 문서는 최소한 수준입니다.

의견

핵심 MCP 개념(도구, 리소스 등)에 대한 정보가 부족하여, 본 MCP 서버는 3/10의 점수를 매깁니다. 명확한 목적과 설치 안내는 있으나, MCP 통합 문서의 깊이는 부족합니다.

MCP 점수