
Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP) prepája AI asistentov s externými zdrojmi dát, API a službami, čím umožňuje jednoduchú integráciu komplexných pracovných po...
Poskytnite svojim AI agentom prehľad o lokalitách v reálnom čase a personalizované odporúčania miest kdekoľvek na svete vďaka Foursquare Places MCP Serveru.
Foursquare Places MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP), ktorá prepája AI asistentov s Foursquare Places API a umožňuje im prístup k bohatým údajom o lokalitách v reálnom čase. Vďaka prepojeniu s globálnou databázou Foursquare s viac ako 100 miliónmi miest v 1500+ kategóriách umožňuje tento server AI aplikáciám realizovať pokročilé miestne vyhľadávanie, geotagovanie a úlohy vyžadujúce kontextovú znalosť. Vývojári môžu tento nástroj využiť na to, aby AI agenti získavali detailné metadáta – vrátane recenzií, hodnotení, fotografií a metrík obľúbenosti – pre lokality v blízkosti používateľa alebo podľa zadaných parametrov. Táto integrácia umožňuje tvorbu situačne citlivých AI agentov a aplikácií, ktoré poskytujú vysoko personalizované odporúčania a poznatky založené na polohe.
V repozitári neboli nájdené žiadne informácie o šablónach promptov.
V dokumentácii repozitára nie je popísaný žiadny explicitný zoznam MCP zdrojov.
Na základe dostupnej dokumentácie a súborov nebol nájdený žiadny priamy zoznam nástrojov (napr. definície v server.py či podobne).
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"foursquare-places": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
}
}
}
fsq-server-python/README.md
nastavte MCP server lokálne.{
"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}"
}
}
}
}
Použitie MCP vo FlowHunt
Pre integráciu MCP serverov do svojho FlowHunt workflow najprv pridajte komponent MCP do svojho flow a prepojte ho s AI agentom:
Kliknite na MCP komponent, čím otvoríte konfiguračný panel. V časti systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o svojom MCP serveri v tomto JSON formáte:
{
"foursquare-places": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite názov “foursquare-places” nahradiť skutočným názvom svojho MCP servera a URL adresu vlastnou adresou MCP servera.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Uvedené v README a popise projektu |
Zoznam promptov | ⛔ | Neboli nájdené žiadne šablóny promptov |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nebol nájdený žiadny explicitný zoznam MCP zdrojov |
Zoznam nástrojov | ⛔ | V top-level dokumentácii alebo server.py sa nenašli definície nástrojov |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Sú uvedené pokyny na použitie premenných prostredia |
Podpora sampling-u (menej dôležitá pri hodnotení) | ⛔ | Nie je spomenutá |
Na základe dostupnej dokumentácie Foursquare Places MCP server poskytuje základný prehľad a pokyny na nastavenie, avšak chýbajú explicitné detaily o promptoch, zdrojoch, nástrojoch, roots a sampling podpore. Projekt je v počiatočnej fáze a dokumentácia je minimálna mimo základného nastavenia.
Vzhľadom na obmedzené informácie a chýbajúce detaily o kľúčových MCP konceptoch (ako sú nástroje a zdroje) získava tento MCP server hodnotenie 3/10. Má jasný účel a inštrukcie na nastavenie, ale v dokumentácii MCP integrácie mu chýba hĺbka.
Má LICENSE | ✅ |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forkov | 0 |
Počet Hviezdičiek | 5 |
Prepája AI asistentov s Foursquare Places API, čím im umožňuje prístup k aktuálnym globálnym dátam o lokalitách a metadátam pre pokročilé miestne vyhľadávanie, geotagovanie a poskytovanie kontextovo citlivých odporúčaní.
Patria sem miestne vyhľadávanie miest, presné geotagovanie a párovanie miest, získavanie bohatých metadát ako recenzie a hodnotenia a tvorba AI agentov poskytujúcich personalizované odporúčania a prehľady na základe polohy.
Uložte svoj API kľúč do premennej prostredia (napr. FSQ_API_KEY) a odkazujte naň v konfigurácii MCP servera v sekciách 'env' a 'inputs', aby bol v bezpečí.
V aktuálnej dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov ani explicitné definície MCP nástrojov. Server je zameraný na priamu integráciu s Foursquare Places API.
Dokumentácia obsahuje kroky na nastavenie a integráciu, ale chýbajú podrobnosti o pokročilých MCP funkciách, ukážkových promptoch a zoznamoch nástrojov/zdrojov. Najviac vyhovuje vývojárom so znalosťou MCP konceptov.
Posilnite svoje AI pracovné toky prístupom k viac ako 100M svetovým lokalitám, detailným metadátam a personalizovaným odporúčaniam. Integrujte Foursquare Places MCP Server ešte dnes.
Server Model Context Protocolu (MCP) prepája AI asistentov s externými zdrojmi dát, API a službami, čím umožňuje jednoduchú integráciu komplexných pracovných po...
Airbnb MCP Server prepája AI agentov a aplikácie s aktuálnymi ponukami Airbnb, umožňuje vyhľadávanie nehnuteľností, získavanie podrobných informácií o ubytovaní...
Indexový MCP server pre trh AI agentov od DeepNLP umožňuje bezproblémové vyhľadávanie, objavovanie a monitorovanie AI agentov. Integrujte pokročilé vyhľadávanie...