Indexový MCP server pre trh AI agentov

Čo robí indexový MCP server pre trh AI agentov?

Indexový MCP server pre trh AI agentov je špecializovaný server Model Context Protocol (MCP), ktorý vyvinula spoločnosť DeepNLP a ktorý poskytuje AI asistentom jednoduchý prístup ku komplexnému indexu AI agentov. Tento server umožňuje AI nástrojom a asistentom vyhľadávať a objavovať dostupných AI agentov podľa kľúčových slov alebo kategórií, ako napríklad „AI kóderské agenty“, „AI agenti pre zdravotníctvo“ alebo „Agent pre mobilné použitie“. Navyše ponúka funkcie na monitorovanie výkonnosti webovej prevádzky týchto agentov vrátane metrík ako Google/Bing rebríčky a GitHub hviezdičky a poskytuje aj API pre pridávanie nových AI agentov do trhu. Integráciou tohto MCP servera môžu vývojári rozšíriť svoje workflow o pokročilé vyhľadávanie, kategorizáciu a monitorovanie AI agentov, čo uľahčuje efektívny vývoj, výskum a nasadenie AI riešení.

Zoznam promptov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú výslovne uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani v dokumentácii nie je uvedený žiadny výslovný zoznam zdrojov ako MCP „resources“.

Zoznam nástrojov

• Vyhľadávanie AI agentov podľa dotazu alebo kategórie
  Umožňuje LLM a klientom vyhľadávať AI agentov pomocou špecifických kľúčových slov alebo kategórií a vracia zoznam dostupných agentov z indexu trhu.
• Monitorovanie webovej prevádzky AI agentov
  Umožňuje získavať údaje o výkonnosti AI agentov na webe vrátane metrík ako Google/Bing rebríčky a GitHub hviezdičky.
• API na zoznam AI agentov
  Poskytuje funkcionalitu na registráciu alebo pridanie nových AI agentov do indexu trhu.
• Komplexná správa chýb
  Zabudované spracovanie chýb pre robustnú a spoľahlivú prevádzku.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Objavovanie relevantných AI agentov
  Vývojári a výskumníci môžu rýchlo vyhľadávať AI agentov podľa kategórie alebo kľúčového slova a zjednodušiť tak proces nachádzania nástrojov pre špecifické úlohy či oblasti (napr. kódovanie, HR, financie).
• Monitorovanie popularity a výkonnosti AI agentov
  Vďaka prístupu k údajom o webovej prevádzke a rebríčkoch môžu používatelia posúdiť popularitu a dopad rôznych AI agentov a rozhodovať sa na základe dát.
• Integrácia objavovania AI agentov do vlastných workflow
  Tímy môžu zabudovať vyhľadávanie na trhu do vlastných AI produktov alebo dashboardov.
• Propagácia nových AI agentov
  Vývojári môžu jednoducho zaradiť a propagovať svojich AI agentov širšiemu publiku prostredníctvom trhu.
• Agregácia prípadov použitia a funkcionalít
  Uľahčuje výskum a analýzu tým, že agreguje dostupné funkcionality a prípady použitia agentov v jednom vyhľadávateľnom indexe.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte na systéme nainštalovaný Python 3.10+.

2. Nainštalujte MCP server podľa inštrukcií Installation v repozitári.

3. Otvorte konfiguračný súbor pre Windsurf (napr. windsurf.json).

4. Pridajte indexový MCP server pre trh AI agentov do sekcie mcpServers:

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

5. Uložte a reštartujte Windsurf.

6. Overte pripojenie MCP servera vyhľadaním AI agentov vo Windsurf.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Claude

1. Nainštalujte Python 3.10+ a závislosti MCP servera.

2. Vyhľadajte konfiguračný súbor pre Claude.

3. Pridajte nasledujúcu konfiguráciu MCP servera:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.

5. Overte, že je server dostupný ako nástroj v Claude.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Cursor

1. Nainštalujte Python 3.10+ a naklonujte/nainštalujte MCP server.

2. Otvorte MCP konfiguračný súbor pre Cursor.

3. Pridajte indexový MCP server pre trh AI agentov:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cursor.

5. Overte vyhľadávanie AI agentov priamo v Cursore.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.10+ a nastavený MCP server.

2. Upravte konfiguračný súbor pre Cline.

3. Pridajte záznam MCP servera:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.

5. Overte dostupnosť indexového MCP servera pre trh AI agentov.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Ako používať tento MCP v tokoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho FlowHunt workflow, začnite pridaním komponentu MCP do toku a jeho prepojením s vaším AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorte panel konfigurácie. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj a pristupovať ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť „ai-agent-marketplace-index“ na názov vášho skutočného MCP servera a nahradiť URL adresou vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedených bodov je tento MCP funkčný a dobre integrovaný na svoj účel, ale chýbajú explicitné definície promptov a zdrojov. Nástroje a nastavenie sú jasné, pokročilé MCP funkcie ako sampling a roots však nie sú zdokumentované.

Hodnotenie:
Tento MCP server by som hodnotil na 6/10. Poskytuje spoľahlivé vyhľadávanie a monitorovanie s jasnými pokynmi na nastavenie, ale chýba mu explicitná podpora pokročilých MCP funkcií a jasné definície promptov/zdrojov.

MCP skóre