Indeksowy Serwer MCP Rynku Agentów AI

Do czego służy Indeksowy Serwer MCP Rynku Agentów AI?

Indeksowy Serwer MCP Rynku Agentów AI to specjalistyczny serwer Model Context Protocol (MCP) opracowany przez DeepNLP, zapewniający asystentom AI płynny dostęp do kompleksowego indeksu agentów AI. Serwer ten umożliwia narzędziom i asystentom opartym o AI wyszukiwanie i odkrywanie dostępnych agentów AI według słów kluczowych lub kategorii, takich jak „agenci AI do kodowania”, „Agenci AI dla ochrony zdrowia” czy „Agenci do zastosowań mobilnych”. Dodatkowo oferuje funkcje monitorowania wydajności ruchu internetowego tych agentów, w tym takie metryki jak pozycje w Google/Bing czy liczba gwiazdek na GitHub oraz udostępnia API do dodawania nowych agentów AI na rynek. Integrując ten serwer MCP, deweloperzy zyskują zaawansowane możliwości wyszukiwania, kategoryzacji i monitorowania agentów AI, co usprawnia rozwój, badania i wdrażanie rozwiązań AI.

Lista Promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.

Lista Zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie udostępniono jawnej listy MCP „zasobów”.

Lista Narzędzi

• Wyszukiwanie Agentów AI według Zapytania lub Kategorii
  Umożliwia LLM i klientom wyszukiwanie agentów AI po określonych słowach kluczowych lub kategoriach, zwracając listę dostępnych agentów z indeksu rynku.
• Monitorowanie Wydajności Ruchu Sieciowego Agentów AI
  Pozwala pobierać dane o wydajności w sieci dla agentów AI, w tym takie metryki jak pozycje Google/Bing czy gwiazdki GitHub.
• API do Listowania Agentów AI
  Umożliwia rejestrację lub zamieszczanie nowych agentów AI w indeksie rynku.
• Zaawansowana Obsługa Błędów
  Wbudowana obsługa błędów zapewniająca niezawodność i stabilność działania.

Przykładowe Zastosowania tego Serwera MCP

• Odkrywanie Odpowiednich Agentów AI
  Deweloperzy i badacze mogą szybko przeszukiwać agentów AI według kategorii lub słowa kluczowego, usprawniając proces poszukiwania narzędzi odpowiednich do konkretnych zadań lub branż (np. programowanie, HR, finanse).
• Monitorowanie Popularności i Wydajności Agentów AI
  Uzyskując dostęp do danych o ruchu i pozycjach w wyszukiwarkach, użytkownicy mogą ocenić popularność i wpływ agentów AI, by podejmować świadome decyzje wdrożeniowe.
• Integracja Odkrywania Agentów AI w Niestandardowych Przepływach Pracy
  Zespoły mogą wbudować możliwości wyszukiwania rynku w swoje własne produkty lub panele oparte na AI.
• Promowanie Nowych Agentów AI
  Deweloperzy mogą łatwo zamieszczać i promować swoich agentów AI na szerszym rynku.
• Agregacja Zastosowań i Funkcjonalności
  Ułatwia badania i analizę poprzez agregację dostępnych funkcjonalności i zastosowań agentów w jednym indeksie.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że na Twoim systemie zainstalowany jest Python 3.10+.

2. Zainstaluj serwer MCP zgodnie z instrukcją „Installation” z repozytorium.

3. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json).

4. Dodaj Indeksowy Serwer MCP Rynku Agentów AI do sekcji mcpServers:

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

5. Zapisz i uruchom ponownie Windsurf.

6. Zweryfikuj połączenie serwera MCP, wyszukując agentów AI w środowisku Windsurf.

Przykład Zabezpieczania Kluczy API:

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

Claude

1. Skonfiguruj Pythona 3.10+ i zainstaluj zależności serwera MCP.

2. Znajdź plik konfiguracyjny Claude.

3. Dodaj poniższą konfigurację serwera MCP:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Claude.

5. Potwierdź dostępność serwera jako narzędzia w Claude.

Przykład Zabezpieczania Kluczy API:

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

Cursor

1. Zainstaluj Pythona 3.10+ i sklonuj/zainstaluj serwer MCP.

2. Otwórz plik konfiguracyjny MCP dla Cursor.

3. Dodaj Indeksowy Serwer MCP Rynku Agentów AI:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cursor.

5. Zweryfikuj wyszukując agentów AI z poziomu Cursor.

Przykład Zabezpieczania Kluczy API:

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

Cline

1. Upewnij się, że Python 3.10+ jest zainstalowany oraz serwer MCP jest skonfigurowany.

2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.

3. Dodaj wpis serwera MCP:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.

5. Potwierdź dostępność Indeksowego Serwera MCP Rynku Agentów AI.

Przykład Zabezpieczania Kluczy API:

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

Jak korzystać z MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemowego MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia mającego dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “ai-agent-marketplace-index” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL.

Przegląd

Na podstawie powyższych punktów, ten serwer MCP jest funkcjonalny i dobrze zintegrowany z przeznaczeniem, lecz brakuje mu jawnych szablonów promptów i definicji zasobów. Narzędzia i konfiguracja są jasne, natomiast zaawansowane funkcje MCP jak sampling czy roots nie są udokumentowane.

Ocena:
Oceniałbym ten serwer MCP na 6/10. Zapewnia solidne możliwości wyszukiwania i monitorowania z klarowną instrukcją konfiguracji, lecz brakuje mu jawnego wsparcia dla zaawansowanych funkcji MCP oraz wyraźnych definicji promptów/zasobów.

Ocena MCP