
Server MCP Multicluster
Serverul MCP Multicluster oferă sistemelor GenAI și uneltelor pentru dezvoltatori posibilitatea de a gestiona, monitoriza și orchestra resursele din mai multe c...
Activează agenții tăi AI cu informații despre locații globale, în timp real, și recomandări personalizate de locuri folosind serverul Foursquare Places MCP.
Serverul Foursquare Places MCP este o implementare Model Context Protocol (MCP) care conectează asistenții AI la API-ul Foursquare Places, permițând accesul la date bogate de locație, în timp real. Prin interfațarea cu baza de date globală Foursquare, ce include peste 100 de milioane de locuri din peste 1500 de categorii, acest server oferă aplicațiilor AI posibilitatea de a efectua căutări locale avansate, geotagging și sarcini de conștientizare contextuală. Dezvoltatorii pot folosi acest instrument pentru a permite agenților AI să preia metadate detaliate — inclusiv recenzii, evaluări, fotografii și metrici de popularitate — pentru locații aflate în apropierea unui utilizator sau în parametri stabiliți. Această integrare permite existența unor agenți și aplicații AI situațional-conștiente, care pot oferi recomandări și perspective personalizate, bazate pe locație.
Nu a fost găsită nicio informație despre șabloane de prompt în depozit.
Nu este descrisă nicio listă explicită de resurse MCP în documentația depozitului.
Nu a fost găsită nicio listare directă a instrumentelor (de ex., definiții de instrumente în server.py sau similar), conform documentației disponibile.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
fsq-server-python/README.md
pentru a configura local serverul MCP.{
"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}"
}
}
}
}
Folosirea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:
Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"foursquare-places": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile acestuia. Nu uita să schimbi „foursquare-places” cu numele efectiv al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Oferită în README și descrierea proiectului |
Lista de Prompturi | ⛔ | Nu au fost găsite șabloane de prompt |
Lista de Resurse | ⛔ | Nu a fost găsită o listă explicită de resurse MCP |
Lista de Instrumente | ⛔ | Nu există definiții de instrumente în documentația principală sau în server.py |
Securizarea cheilor API | ✅ | Sunt oferite instrucțiuni pentru folosirea variabilelor de mediu |
Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nu este menționat |
Pe baza documentației disponibile, serverul Foursquare Places MCP oferă o prezentare generală solidă și instrucțiuni de configurare, dar nu include detalii explicite despre prompturi, resurse, instrumente, rădăcini sau suport pentru sampling. Proiectul este într-un stadiu incipient, iar documentația este minimă, exceptând partea de configurare.
Având în vedere informațiile limitate și lipsa detaliilor despre concepte cheie MCP (precum instrumente și resurse), acest server MCP primește un scor de 3/10. Are un scop clar și instrucțiuni de configurare, dar îi lipsește profunzimea în documentația de integrare MCP.
Are LICENSE | ✅ |
---|---|
Are cel puțin un tool | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 0 |
Număr de Stele | 5 |
Conectează asistenții AI la API-ul Foursquare Places, permițând accesul la date de locație globale și metadate actualizate pentru căutări locale avansate, geotagging și recomandări contextuale.
Cazurile de utilizare includ căutarea locală de locuri, geotagging precis și potrivirea locațiilor, obținerea de metadate bogate precum recenzii și evaluări, și construirea de agenți AI care oferă perspective personalizate, bazate pe locație.
Stochează cheia API într-o variabilă de mediu (de ex., FSQ_API_KEY) și refer-o în configurația serverului MCP la secțiunile 'env' și 'inputs' pentru a o păstra în siguranță.
Nu sunt oferite șabloane de prompt sau definiții explicite de instrumente MCP în documentația actuală. Serverul se concentrează pe integrarea directă cu API-ul Foursquare Places.
Documentația oferă pași de configurare și integrare, dar nu detaliază funcții MCP avansate, exemple de prompturi sau listări de instrumente/resurse. Este potrivită pentru dezvoltatori familiarizați cu conceptele MCP.
Îmbunătățește-ți fluxurile AI cu acces la peste 100M locații globale, metadate detaliate și recomandări personalizate. Integrează azi serverul Foursquare Places MCP.
Serverul MCP Multicluster oferă sistemelor GenAI și uneltelor pentru dezvoltatori posibilitatea de a gestiona, monitoriza și orchestra resursele din mai multe c...
Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP) face legătura între asistenții AI și surse de date externe, API-uri și servicii, permițând integrarea facilă...
Serverul Root Signals MCP face legătura între asistenții AI și Platforma de Evaluare Root Signals, permițând automatizare avansată, telemetrie și orchestrare a ...