Dappier MCP Server

Co robi Dappier MCP Server?

Dappier MCP Server to narzędzie stworzone do łączenia asystentów AI z wyszukiwarką internetową w czasie rzeczywistym oraz dostępem do danych premium od zaufanych marek medialnych, obejmujących wiadomości, rynki finansowe, sport, rozrywkę i pogodę. Działając jako pomost między klientami AI a różnorodnymi zewnętrznymi źródłami danych lub API, Dappier MCP umożliwia budowę potężnych agentów AI do różnych workflowów deweloperskich. Agenci ci mogą zwiększać produktywność poprzez automatyzację pobierania, analizy i integracji danych, umożliwiając płynne zapytania do baz danych, wyszukiwanie informacji na żywo oraz wzbogacanie modeli językowych o bogaty kontekst.

Lista promptów

W dostarczonej dokumentacji lub repozytorium nie znaleziono informacji o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wymieniono żadnych jawnych zasobów (zgodnie z definicją MCP).

Lista narzędzi

W plikach repozytorium ani dokumentacji nie znaleziono jawnych narzędzi lub ich definicji.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Wyszukiwanie internetowe w czasie rzeczywistym: Natychmiastowe pobieranie najnowszych informacji z internetu, umożliwiając agentom AI odpowiadanie na zapytania na podstawie aktualnych wiadomości lub danych.
• Dane rynkowe: Dostęp do bieżących danych rynkowych do wykorzystania w narzędziach i agentach analizy finansowej.
• Agregacja wiadomości: Agregowanie i podsumowywanie wiadomości z wielu źródeł premium – przydatne dla asystentów badawczych oraz narzędzi dziennikarskich.
• Dostęp do danych pogodowych: Udostępnianie aktualnych warunków pogodowych i prognoz do wykorzystania w asystentach planowania lub podróżniczych.
• Dane rozrywkowe i sportowe: Pobieranie aktualnych wyników, terminarzy i wiadomości rozrywkowych dla botów zaangażowania lub dashboardów.

Jak skonfigurować

Windsurf

W obecnej dokumentacji nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Pobierz swój klucz API Dappier z Platformy Dappier.
2. Zainstaluj uv (menedżer pakietów Pythona):
   • macOS/Linux: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   • Windows: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
3. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Claude (claude_desktop_config.json) o poniższy fragment:

   {
     "mcpServers": {
       "dappier": {
         "command": "uvx",
         "args": ["dappier-mcp"],
         "env": {
           "DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik konfiguracyjny:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
5. Uruchom ponownie Claude Desktop i sprawdź dostępność serwera Dappier MCP.

Cursor

W obecnej dokumentacji nie podano instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

W obecnej dokumentacji nie podano instrukcji konfiguracji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API (zmienne środowiskowe)

Możesz zabezpieczyć swój klucz API przy użyciu pola env w konfiguracji:

"env": {
  "DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}

Jak używać tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflowem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wpisz dane swojego serwera MCP, używając poniższego formatu JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “MCP-name” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itd.) oraz podać własny adres URL MCP.

Podsumowanie

Obsługa roots: Nie określono
Obsługa sampling: Nie określono

Na podstawie powyższych tabel, Dappier MCP zapewnia jasny przegląd i solidne instrukcje konfiguracji dla Claude Desktop, ale brakuje szczegółowych informacji o promptach, zasobach, narzędziach oraz wsparciu dla funkcji w publicznej dokumentacji. Najlepiej sprawdzi się u osób szukających integracji webowych i danych, ale nie u tych, którzy wymagają zaawansowanej rozbudowy MCP lub jawnych szablonów workflow.

Ocena MCP

Ogólnie oceniam ten MCP na 4/10:
Choć Dappier MCP zapowiada się obiecująco w kwestii dostępu do danych w czasie rzeczywistym i oferuje podstawowe wytyczne instalacji, obecnie brakuje mu przejrzystości i dokumentacji dotyczącej prymitywów MCP (narzędzi, zasobów, promptów), co ogranicza jego użyteczność w zaawansowanych integracjach MCP oraz adopcji przez deweloperów.