Foursquare Places MCP-server

Hva gjør “Foursquare Places” MCP-serveren?

Foursquare Places MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-implementasjon som kobler AI-assistenter til Foursquare Places API, og gir dem tilgang til rik, sanntids stedsdata. Ved å koble til Foursquares globale database med over 100 millioner steder på tvers av 1500+ kategorier, gir denne serveren AI-applikasjoner mulighet til å utføre avanserte lokale søk, geotagging og oppgaver innen kontekstforståelse. Utviklere kan bruke dette verktøyet for å la AI-agenter hente detaljert metadata – inkludert anmeldelser, vurderinger, bilder og popularitetsmålinger – for steder nær brukeren eller innenfor spesifiserte parametere. Denne integrasjonen muliggjør situasjonsbevisste AI-agenter og applikasjoner som kan gi svært personlige, stedsbaserte anbefalinger og innsikter.

Liste over prompts

Ingen informasjon om prompt-maler ble funnet i depotet.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

Liste over ressurser

Ingen eksplisitt liste over MCP-ressurser er beskrevet i dokumentasjonen til depotet.

Liste over verktøy

Ingen direkte liste over verktøy (f.eks. verktøydefinisjoner i server.py eller lignende) kunne finnes basert på tilgjengelig dokumentasjon og filer.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Lokalt stedsøk: Gjør det mulig for AI-agenter å søke etter nærliggende steder ved å bruke Foursquares omfattende stedsdatabase, og gi brukere kontekstuelt relevante anbefalinger.
• Geotagging og Place Snap: Bruker Place Snap-teknologi for å nøyaktig finne brukeres posisjoner og matche dem til virkelige steder, noe som forbedrer navigasjon og innsjekkingsopplevelser.
• Kontekstuell metadata-henting: Muliggjør henting av rik metadata for steder – inkludert anmeldelser, vurderinger, bilder og popularitet – slik at AI-agenter kan levere detaljert informasjon til brukerne.
• Personlig opplevelse: Legger til rette for å lage situasjonsbevisste AI-agenter som tilpasser svar og forslag basert på brukerens nåværende posisjon og preferanser.
• Stedsbaserte innsikter: Støtter applikasjoner som trenger å gjøre rå GPS-data om til handlingsrettede innsikter, som å identifisere populære steder, interessepunkter eller forretningsinnsikt.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Python og Node.js installert.
2. Skaff deg din Foursquare Service API-nøkkel (se Foursquare utviklerdokumentasjon).
3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen (f.eks. windsurf.config.json).
4. Legg til Foursquare Places MCP-serveren med følgende JSON-snutt:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser oppsettet ved å sjekke MCP-serverstatusen i Windsurf-grensesnittet.

Claude

1. Last ned og installer Claude Desktop App .
2. Skaff deg din Foursquare Service API-nøkkel.
3. Følg instruksjonene i fsq-server-python/README.md for å sette opp MCP-serveren lokalt.
4. I Claude Desktop App, åpne konfigurasjonspanelet og legg til:

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

5. Lagre og start Claude Desktop på nytt. Bekreft at serveren kjører via listen over MCP-servere.

Cursor

1. Installer Python og sørg for at Node.js er tilgjengelig.
2. Skaff deg din Foursquare API-nøkkel.
3. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
4. Legg til følgende MCP-serveroppføring:

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

5. Lagre endringer, start Cursor på nytt og verifiser tilkoblingen.

Cline

1. Sørg for at Python og Node.js er installert.
2. Skaff deg din Foursquare API-nøkkel.
3. Rediger Cline MCP-serverkonfigurasjonen.
4. Sett inn:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt; verifiser at MCP-serveren er i listen.

Sikring av API-nøkler

• Lagre din Foursquare API-nøkkel i en miljøvariabel (f.eks. FSQ_API_KEY).
• Eksempel på konfigurasjon med miljøvariabel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn detaljene for MCP-serveren din ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “foursquare-places” til det faktiske navnet på din MCP-server, og erstatt URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir Foursquare Places MCP-serveren en god oversikt og oppsettinstruksjoner, men mangler eksplisitte detaljer om prompts, ressurser, verktøy, røtter og sampling-støtte. Prosjektet er på et tidlig stadium, og dokumentasjonen er minimal utover oppsett.

Vår vurdering

Gitt den begrensede informasjonen og manglende detaljer om sentrale MCP-konsepter (som verktøy og ressurser), scorer denne MCP-serveren 3/10. Den har et tydelig formål og oppsettinstruksjoner, men mangler dybde i dokumentasjonen rundt MCP-integrasjon.

MCP-score