
Campertunity MCP Server-integrasjon
Campertunity MCP-serveren kobler AI-assistenter og utviklerverktøy til rike data om camping og friluftsliv, og muliggjør søk etter campingplasser, tilgjengeligh...
map-traveler MCP Server lar AI-agentene dine utforske, samhandle med og hente informasjon om geografiske lokasjoner virtuelt—driver kartbaserte forespørsler, reisesimuleringer og lokasjonsbevisste AI-arbeidsflyter.
map-traveler MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som et virtuelt reisebibliotek, designet for å kobles til MCP-kompatible klienter og AI-assistenter. Hovedformålet er å muliggjøre at AI-systemer kan utforske, samhandle med og hente informasjon om geografiske plasseringer på en virtualisert måte. Dette lar utviklere integrere kartbaserte data, simulere reiseopplevelser eller utføre geografiske forespørsler innenfor sine AI-drevne arbeidsflyter. Ved å koble til eksterne datakilder som kart-API-er eller virtuelle gatevisninger, legger serveren til rette for oppgaver som lokasjonssøk, rutefinning og kontekstuell informasjonsinnhenting, og øker kapasiteten til AI-assistenter som krever romlig eller geografisk bevissthet.
Ingen promptmaler er eksplisitt oppført i depotet.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i depotet.
Ingen eksplisitt liste over verktøy er gitt i depotets filer eller dokumentasjon.
Virtuelle reisesimuleringer
Tillater AI-agenter eller brukere å reise virtuelt til ulike steder, og simulere reiseopplevelser for utdanning, underholdning eller planlegging.
Utforskning av geografiske data
Gjør det mulig for AI-systemer å forespørre og presentere informasjon om spesifikke steder, landemerker og ruter, og støtter applikasjoner innen reiseplanlegging eller geografisk forskning.
Lokasjonsbaserte anbefalinger
Integreres med AI-assistenter for å gi kontekstavhengige anbefalinger (f.eks. nærliggende attraksjoner eller restauranter) basert på virtuell lokasjonsdata.
Rutevisualisering og navigasjon
Hjelper brukere eller agenter med å visualisere ruter og navigere gjennom virtuelle kart, nyttig i logistikkplanlegging eller utdanningsdemonstrasjoner.
Kontekstuell kartlegging for AI-arbeidsflyter
Forbedrer AI-drevne arbeidsflyter som krever romlig kontekst, som å generere reisenarrativer, svare på geografiske spørsmål, eller berike brukersamtaler med lokasjonsdetaljer.
windsurf.json
).mcpServers
-objekt som vist nedenfor.Eksempel på JSON-konfigurasjon:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Eksempel på JSON-konfigurasjon:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.json
).Eksempel på JSON-konfigurasjon:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Eksempel på JSON-konfigurasjon:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Sikre API-nøkler med miljøvariabler
For å holde API-nøkler sikre, bruk miljøvariabler i konfigurasjonen. Eksempel:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
"env": {
"MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${MAP_API_KEY}"
}
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen setter du inn detaljene for MCP-serveren din i dette JSON-formatet:
{
"map-traveler": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “map-traveler” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Fra README og repo-metadata |
Liste over Prompt-maler | ⛔ | Ingen funnet |
Liste over Ressurser | ⛔ | Ingen funnet |
Liste over Verktøy | ⛔ | Ingen funnet |
Sikre API-nøkler | ✅ | Eksempel gitt i oppsett |
Sampling-støtte (mindre viktig ved vurdering) | ⛔ | Ikke dokumentert |
Mellom disse to tabellene:
map-traveler MCP-serveren gir en tydelig oversikt og bruksområder, samt oppsettsveiledning og sikkerhetspraksis, men mangler dokumentasjon på promptmaler, ressurser og verktøy. Støtte for Sampling og Roots er også udokumentert. Basert på dette vil jeg gi denne MCP-serveren en score på 4 av 10 for dokumentasjon og integratorberedskap.
Har en LISENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall Forks | 6 |
Antall Stjerner | 12 |
map-traveler MCP Server er et virtuelt reisebibliotek for MCP-kompatible klienter og AI-assistenter. Den gjør det mulig for AI-systemer å utforske, samhandle med og hente informasjon om geografiske lokasjoner virtuelt, integrere kartbaserte data og simulere reiseopplevelser for avanserte AI-arbeidsflyter.
Bruksområder inkluderer virtuelle reisesimuleringer, utforskning av geografiske data, lokasjonsbaserte anbefalinger, rutevisualisering og å forbedre AI-arbeidsflyter med romlig eller geografisk kontekst.
Følg trinnvise instruksjoner for din plattform (Windsurf, Claude, Cursor eller Cline) ved å legge til map-traveler i MCP-konfigurasjonen din og starte miljøet på nytt. Se konfigurasjonseksemplene over.
Lagre API-nøkler som miljøvariabler i konfigurasjonen din. For eksempel, bruk 'env': { 'MAP_API_KEY': '${MAP_API_KEY}' } og referer til den i 'inputs' også.
map-traveler MCP Server tilbyr tydelige oppsettguider, oversikt og bruksområder. Det finnes imidlertid foreløpig ingen dokumentasjon på promptmaler, eksplisitte ressurser eller spesifikke verktøy. Støtte for Sampling og Roots er også udokumentert.
Integrer map-traveler i dine FlowHunt- eller MCP-kompatible arbeidsflyter for å låse opp virtuell reise, romlige forespørsler og lokasjonsbaserte anbefalinger for dine AI-drevne produkter.
Campertunity MCP-serveren kobler AI-assistenter og utviklerverktøy til rike data om camping og friluftsliv, og muliggjør søk etter campingplasser, tilgjengeligh...
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
Mindmap MCP Server forvandler Markdown-dokumenter til interaktive tankekart, og gir utviklere, lærere og AI-assistenter mulighet til å visualisere hierarkisk in...