map-traveler MCP Server

Wat doet de “map-traveler” MCP Server?

De map-traveler MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als een virtuele reizigersbibliotheek, ontworpen om te koppelen met MCP-compatibele clients en AI-assistenten. Het hoofddoel is AI-systemen in staat te stellen om geografische locaties op een virtuele manier te verkennen, ermee te interageren en informatie op te halen. Hierdoor kunnen ontwikkelaars kaartgebaseerde data integreren, reissimulaties uitvoeren of geografische zoekopdrachten uitvoeren binnen hun AI-gedreven workflows. Door externe databronnen zoals kaart-API’s of virtuele straatbeelden te koppelen, maakt de server taken mogelijk zoals locatiezoektocht, routeplanning en het ophalen van contextuele informatie, waarmee de mogelijkheden van AI-assistenten die ruimtelijk of geografisch bewustzijn vereisen, worden uitgebreid.

Lijst van Prompts

Er zijn geen prompt-templates expliciet vermeld in de repository.

Lijst van Bronnen

Er zijn geen expliciete MCP-bronnen beschreven in de repository.

Lijst van Tools

Er is geen expliciete lijst met tools beschikbaar in de repository-bestanden of documentatie.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Virtuele Reissimulaties
  Laat AI-agenten of gebruikers verschillende locaties virtueel doorkruisen, waarmee reissimulaties mogelijk worden voor educatie, entertainment of planningsdoeleinden.

• Exploratie van Geografische Data
  Stel AI-systemen in staat om informatie op te vragen en te presenteren over specifieke locaties, bezienswaardigheden en routes, ter ondersteuning van toepassingen in reisplanning of geografisch onderzoek.

• Locatiegebaseerde Aanbevelingen
  Integreer met AI-assistenten om contextueel relevante aanbevelingen te geven (bijvoorbeeld nabijgelegen attracties of restaurants) op basis van virtuele locatiegegevens.

• Routevisualisatie en Navigatie
  Help gebruikers of agenten routes te visualiseren en te navigeren via virtuele kaarten, nuttig bij logistieke planning of educatieve demonstraties.

• Contextuele Kaartintegratie voor AI-workflows
  Verrijk AI-gedreven workflows die ruimtelijke context vereisen, zoals het genereren van reisscenario’s, het beantwoorden van geografische vragen of het aanvullen van gebruikersgesprekken met locatiegegevens.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op (bijv. windsurf.json).
3. Voeg de map-traveler MCP Server toe aan je mcpServers object zoals hieronder getoond.
4. Sla je wijzigingen op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait door het statuspaneel te bekijken.

Voorbeeld JSON-configuratie:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Installeer Node.js als dit nog niet aanwezig is.
2. Open je Claude MCP-configuratiebestand.
3. Voeg de map-traveler MCP Server configuratie toe.
4. Sla op en herstart de Claude-omgeving.
5. Bevestig de succesvolle installatie in het Claude-dashboard.

Voorbeeld JSON-configuratie:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd.
2. Open je Cursor-configuratiebestand (bijv. cursor.json).
3. Voeg de map-traveler MCP Server toe.
4. Sla de configuratie op en herstart Cursor.
5. Controleer de serverlijst op de nieuwe MCP-server.

Voorbeeld JSON-configuratie:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Installeer Node.js indien nodig.
2. Zoek en open het Cline MCP-configuratiebestand.
3. Voeg de configuratie voor de map-traveler MCP Server toe.
4. Sla op en herstart Cline.
5. Zorg dat de server functioneert via de interface.

Voorbeeld JSON-configuratie:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen met Omgevingsvariabelen

Om API-sleutels veilig te houden, gebruik je omgevingsvariabelen in je configuratie. Voorbeeld:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MAP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het system MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:

{
  "map-traveler": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Overzicht

Tussen deze twee tabellen:
De map-traveler MCP-server biedt een duidelijk overzicht en use cases, evenals installatie-instructies en beveiligingspraktijken, maar mist documentatie over prompt-templates, bronnen en tools. Sampling- en Roots-ondersteuning zijn ook niet gedocumenteerd. Op basis hiervan zou ik deze MCP-server een 4 uit 10 geven voor documentatie en integrator-gereedheid.

MCP Score