Servidor MCP de Índice do Marketplace de Agentes de IA

O que faz o Servidor MCP “Índice do Marketplace de Agentes de IA”?

O Servidor MCP de Índice do Marketplace de Agentes de IA é um servidor especializado do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) desenvolvido pela DeepNLP para oferecer aos assistentes de IA acesso integrado a um índice abrangente de agentes de IA. Esse servidor permite que ferramentas e assistentes com IA busquem e descubram agentes de IA disponíveis a partir de palavras-chave ou categorias, como “agentes de IA para programação”, “agentes de IA em saúde” ou “agente para uso móvel”. Além disso, oferece recursos para monitorar o desempenho de tráfego web desses agentes, incluindo métricas como rankings do Google/Bing e estrelas do GitHub, e fornece APIs para listar novos agentes de IA no marketplace. Ao integrar-se com esse servidor MCP, desenvolvedores podem aprimorar seus fluxos de trabalho com funcionalidades avançadas de busca, categorização e monitoramento de agentes de IA, facilitando o desenvolvimento, pesquisa e implantação eficientes de soluções de IA.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompt explícitos mencionados no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Não há uma lista explícita de recursos como “resources” MCP fornecida no repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

• Buscar Agentes de IA por Consulta ou Categoria
  Permite que LLMs e clientes pesquisem agentes de IA usando palavras-chave ou categorias específicas, retornando uma lista de agentes disponíveis do índice do marketplace.
• Monitorar Desempenho de Tráfego Web de Agentes de IA
  Possibilita a obtenção de dados de desempenho web dos agentes de IA, incluindo métricas como rankings do Google/Bing e estrelas do GitHub.
• API para Listar Agentes de IA
  Oferece a funcionalidade para registrar ou listar novos agentes de IA no índice do marketplace.
• Tratamento Abrangente de Erros
  Tratamento de erros embutido para operações robustas e confiáveis.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Descoberta de Agentes de IA Relevantes
  Desenvolvedores e pesquisadores podem pesquisar rapidamente agentes de IA por categoria ou palavra-chave, otimizando o processo de encontrar ferramentas adequadas para tarefas ou setores específicos (ex: programação, RH, finanças).
• Monitoramento da Popularidade e Desempenho de Agentes de IA
  Acessando dados de tráfego web e rankings, os usuários podem avaliar a popularidade e o impacto de diferentes agentes de IA para tomar decisões de adoção informadas.
• Integração da Descoberta de Agentes de IA em Fluxos de Trabalho Personalizados
  Equipes podem incorporar capacidades de busca no marketplace em seus próprios produtos ou dashboards com IA.
• Promoção de Novos Agentes de IA
  Desenvolvedores podem facilmente listar e promover seus agentes de IA para um público mais amplo através do marketplace.
• Agregação de Casos de Uso e Funcionalidades
  Facilita pesquisas e análises ao agregar funcionalidades e casos de uso disponíveis de agentes em um único índice pesquisável.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python 3.10+ está instalado em seu sistema.

2. Instale o servidor MCP conforme as instruções de Instalação do repositório.

3. Abra o arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.json).

4. Adicione o servidor MCP de Índice do Marketplace de Agentes de IA à seção mcpServers:

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

5. Salve e reinicie o Windsurf.

6. Verifique se o servidor MCP está conectado pesquisando agentes de IA dentro do Windsurf.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

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

Claude

1. Configure o Python 3.10+ e instale as dependências do servidor MCP.

2. Localize o arquivo de configuração do Claude.

3. Adicione a seguinte configuração de servidor MCP:

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

4. Salve e reinicie o Claude.

5. Confirme que o servidor está disponível como ferramenta no Claude.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

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

Cursor

1. Instale o Python 3.10+ e clone/instale o servidor MCP.

2. Abra o arquivo de configuração MCP do Cursor.

3. Adicione o servidor MCP de Índice do Marketplace de Agentes de IA:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Cursor.

5. Verifique pesquisando agentes de IA dentro do Cursor.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

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

Cline

1. Certifique-se de que o Python 3.10+ está instalado e o servidor MCP está configurado.

2. Edite o arquivo de configuração do Cline.

3. Adicione a entrada do servidor MCP:

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

4. Salve e reinicie o Cline.

5. Confirme que o Índice do Marketplace de Agentes de IA MCP está disponível.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP neste formato JSON:

{
  "ai-agent-marketplace-index": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “ai-agent-marketplace-index” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas checagens acima, este MCP é funcional e bem integrado ao seu propósito, mas carece de definições explícitas de prompt e recursos. As ferramentas e instruções de configuração são claras, mas recursos MCP avançados como sampling e roots não estão documentados.

Avaliação:
Eu avaliaria este servidor MCP como 6/10. Ele oferece boas capacidades de busca e monitoramento com instruções claras de configuração, mas falta suporte explícito a recursos MCP avançados e definições claras de prompt/recursos.

Pontuação MCP