
Servidor MCP do Tripadvisor
O Servidor MCP do Tripadvisor conecta assistentes de IA à API de Conteúdo do Tripadvisor, fornecendo ferramentas padronizadas para acessar dados de viagem ricos...
Habilite seus agentes de IA com inteligência de localização global em tempo real e recomendações personalizadas de lugares usando o Servidor MCP Foursquare Places.
O Servidor MCP Foursquare Places é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) que conecta assistentes de IA à API Foursquare Places, permitindo o acesso a dados de localização ricos e em tempo real. Ao integrar-se ao banco de dados global do Foursquare, com mais de 100 milhões de lugares em mais de 1500 categorias, este servidor capacita aplicações de IA a realizar buscas locais avançadas, geotagging e tarefas de consciência contextual. Desenvolvedores podem utilizar esta ferramenta para permitir que agentes de IA recuperem metadados detalhados — incluindo avaliações, comentários, fotos e métricas de popularidade — de lugares próximos ao usuário ou dentro de parâmetros definidos. Essa integração permite agentes e aplicações de IA situacionalmente conscientes, capazes de fornecer recomendações e insights altamente personalizados baseados em localização.
Nenhuma informação sobre modelos de prompt foi encontrada no repositório.
Não há uma lista explícita de recursos MCP descrita na documentação do repositório.
Não foi encontrada listagem direta de ferramentas (por exemplo, definição de ferramentas em server.py ou similar) na documentação e arquivos disponíveis.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
fsq-server-python/README.md
para configurar o servidor MCP localmente.{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
FSQ_API_KEY
).{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"],
"env": {
"FSQ_API_KEY": "${FSQ_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${FSQ_API_KEY}"
}
}
}
}
Utilizando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP em seu fluxo 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 usando este formato JSON:
{
"foursquare-places": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Após configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “foursquare-places” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | Fornecida no README e descrição do projeto |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum modelo de prompt encontrado |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhuma lista explícita de recursos MCP encontrada |
Lista de Ferramentas | ⛔ | Nenhuma definição de ferramenta na documentação principal ou server.py encontrada |
Protegendo Chaves de API | ✅ | Instruções para uso de variáveis de ambiente fornecidas |
Suporte a Amostragem (menos relevante na avaliação) | ⛔ | Não mencionado |
Com base na documentação disponível, o servidor MCP Foursquare Places oferece uma boa visão geral e instruções de configuração, mas carece de detalhes explícitos sobre prompts, recursos, ferramentas, roots e suporte à amostragem. O projeto está em estágio inicial e a documentação é mínima além da configuração.
Dada a informação limitada e a ausência de detalhes sobre conceitos MCP chave (como ferramentas e recursos), este servidor MCP recebe nota 3/10. Tem propósito claro e boas instruções de configuração, mas falta profundidade na documentação sobre integração MCP.
Possui LICENSE | ✅ |
---|---|
Possui pelo menos uma ferramenta | ⛔ |
Número de Forks | 0 |
Número de Estrelas | 5 |
Ele conecta assistentes de IA à API Foursquare Places, permitindo que acessem dados e metadados de localização globais e atualizados para buscas locais avançadas, geotagging e recomendações contextuais.
Os casos de uso incluem busca de locais próximos, geotagging e correspondência precisa de lugares, obtenção de metadados como avaliações e comentários, e a criação de agentes de IA que fornecem insights personalizados baseados em localização.
Armazene sua chave de API em uma variável de ambiente (por exemplo, FSQ_API_KEY) e referencie-a na configuração do servidor MCP nas seções 'env' e 'inputs' para mantê-la segura.
Não há modelos de prompt ou definições explícitas de ferramentas MCP fornecidas na documentação atual. O servidor foca na integração direta com a API Foursquare Places.
A documentação fornece etapas de configuração e integração, mas carece de detalhes sobre recursos avançados do MCP, prompts de exemplo e listagem de ferramentas/recursos. É mais indicado para desenvolvedores familiarizados com conceitos MCP.
Potencialize seus fluxos de trabalho de IA com acesso a mais de 100M de locais globais, metadados detalhados e recomendações personalizadas. Integre o Servidor MCP Foursquare Places hoje mesmo.
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