AI Agent Marketplace Index MCP Server

Wat doet de “AI Agent Marketplace Index” MCP Server?

De AI Agent Marketplace Index MCP Server is een gespecialiseerde Model Context Protocol (MCP) server, ontwikkeld door DeepNLP, die AI-assistenten naadloze toegang biedt tot een uitgebreide index van AI-agenten. Deze server stelt AI-gestuurde tools en assistenten in staat om beschikbare AI-agenten te zoeken en te ontdekken op basis van trefwoorden of categorieën, zoals “AI coding agents”, “Healthcare AI Agents” of “Mobile Use Agent”. Daarnaast biedt het functies om webverkeerprestaties van deze agenten te monitoren, waaronder statistieken als Google/Bing-rankings en GitHub-sterren, en stelt het API’s beschikbaar om nieuwe AI-agenten toe te voegen aan de marketplace. Door te integreren met deze MCP-server kunnen ontwikkelaars hun workflow verbeteren met geavanceerde zoek-, categorisatie- en monitoringmogelijkheden voor AI-agenten, wat bijdraagt aan efficiëntere ontwikkeling, onderzoek en implementatie van AI-oplossingen.

Lijst van Prompts

Er worden geen expliciete prompt-sjablonen vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er is geen expliciete lijst van resources als MCP “resources” beschikbaar in de repository of documentatie.

Lijst van Tools

• Zoek AI Agenten op Query of Categorie
  Hiermee kunnen LLM’s en clients AI-agenten zoeken met specifieke trefwoorden of categorieën, waarna een lijst met beschikbare agenten uit de marketplace-index wordt geretourneerd.
• Monitor AI Agenten Webverkeerprestaties
  Hiermee kunnen webprestatiegegevens voor AI-agenten worden opgehaald, inclusief statistieken zoals Google/Bing-rankings en GitHub-sterren.
• API om AI Agenten te Lijsten
  Biedt functionaliteit om nieuwe AI-agenten te registreren of toe te voegen aan de marketplace-index.
• Uitgebreide Foutafhandeling
  Ingebouwde foutafhandeling voor robuuste en betrouwbare werking.

Use-cases van deze MCP Server

• Ontdekken van Relevante AI Agenten
  Ontwikkelaars en onderzoekers kunnen snel AI-agenten zoeken op basis van categorie of trefwoord, waardoor het vinden van tools voor specifieke taken of sectoren (zoals coderen, HR, financiën) wordt versneld.
• Monitoren van Populariteit en Prestaties van AI Agenten
  Door toegang tot webverkeer- en rankinggegevens kunnen gebruikers de populariteit en impact van verschillende AI-agenten beoordelen voor goed onderbouwde adoptiebeslissingen.
• Integreren van AI Agent Ontdekking in Aangepaste Workflows
  Teams kunnen marketplace-zoekmogelijkheden in hun eigen AI-gestuurde producten of dashboards opnemen.
• Promoten van Nieuwe AI Agenten
  Ontwikkelaars kunnen eenvoudig hun AI-agenten vermelden en promoten bij een breder publiek via de marketplace.
• Aggregatie van Use-cases en Functionaliteiten
  Maakt onderzoek en analyse mogelijk door beschikbare agentfunctionaliteiten en use-cases te verzamelen in één doorzoekbare index.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python 3.10+ op je systeem is geïnstalleerd.

2. Installeer de MCP-server volgens de Installation-instructies uit de repository.

3. Open het configuratiebestand van Windsurf (bijv. windsurf.json).

4. Voeg de AI Agent Marketplace Index MCP-server toe aan de sectie mcpServers:

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

5. Sla op en herstart Windsurf.

6. Controleer of de MCP-server verbonden is door te zoeken naar AI-agenten binnen Windsurf.

Voorbeeld API-sleutels beveiligen:

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

Claude

1. Zet Python 3.10+ op en installeer de MCP-serverafhankelijkheden.

2. Zoek het configuratiebestand van Claude.

3. Voeg de volgende MCP-serverconfiguratie toe:

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

4. Sla op en herstart Claude.

5. Controleer of de server beschikbaar is als tool in Claude.

Voorbeeld API-sleutels beveiligen:

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

Cursor

1. Installeer Python 3.10+ en clone/installeer de MCP-server.

2. Open het MCP-configuratiebestand van Cursor.

3. Voeg de AI Agent Marketplace Index MCP-server toe:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Cursor.

5. Controleer door binnen Cursor te zoeken naar AI-agenten.

Voorbeeld API-sleutels beveiligen:

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

Cline

1. Zorg dat Python 3.10+ geïnstalleerd is en de MCP-server is opgezet.

2. Bewerk het configuratiebestand van Cline.

3. Voeg de MCP-serverregel toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.

5. Controleer of de AI Agent Marketplace Index MCP beschikbaar is.

Voorbeeld API-sleutels beveiligen:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je dit met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratiesectie je MCP-serverdetails toe met het volgende JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “ai-agent-marketplace-index” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande checks is deze MCP functioneel en goed geïntegreerd voor zijn doel, maar ontbreken expliciete prompt- en resource-definities. Tooling en setup zijn duidelijk, maar geavanceerde MCP-functies zoals sampling en roots zijn niet gedocumenteerd.

Beoordeling:
Ik zou deze MCP-server een 6/10 geven. Het biedt solide zoek- en monitoringmogelijkheden met duidelijke installatie-instructies, maar mist expliciete ondersteuning voor geavanceerde MCP-functies en duidelijke prompt/resource-definities.

MCP Score