Vad gör “AI Agent Marketplace Index” MCP-servern?

AI Agent Marketplace Index MCP-servern är en specialiserad Model Context Protocol (MCP)-server utvecklad av DeepNLP för att ge AI-assistenter sömlös tillgång till ett omfattande index av AI-agenter. Denna server möjliggör för AI-drivna verktyg och assistenter att söka och upptäcka tillgängliga AI-agenter baserat på nyckelord eller kategorier, såsom “AI-kodningsagenter”, “Hälso- och sjukvårds-AI-agenter” eller “Mobila användaragenter”. Dessutom erbjuder den funktioner för att övervaka webbtrafikprestanda för dessa agenter, inklusive mätvärden som Google/Bing-rankingar och GitHub-stjärnor, samt tillhandahåller API:er för att lista nya AI-agenter på marknadsplatsen. Genom att integrera denna MCP-server kan utvecklare förbättra sina arbetsflöden med avancerad sökning, kategorisering och övervakning av AI-agenter, vilket underlättar effektivare utveckling, forskning och driftsättning av AI-lösningar.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar nämns i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

Ingen explicit lista över resurser som MCP-“resources” tillhandahålls i förvaret eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• Sök AI-agenter via fråga eller kategori
  Möjliggör för LLM:er och klienter att söka efter AI-agenter med specifika nyckelord eller kategorier, och returnerar en lista över tillgängliga agenter från marknadsplatsindexet.
• Övervaka AI-agenters webbtrafikprestanda
  Möjliggör hämtning av webbprestandadata för AI-agenter, inklusive mätvärden som Google/Bing-rankingar och GitHub-stjärnor.
• API för att lista AI-agenter
  Ger möjlighet att registrera eller lista nya AI-agenter i marknadsplatsindexet.
• Omfattande felhantering
  Inbyggd felhantering för robust och tillförlitlig drift.

Användningsområden för denna MCP-server

• Upptäcka relevanta AI-agenter
  Utvecklare och forskare kan snabbt söka efter AI-agenter via kategori eller nyckelord, vilket förenklar processen att hitta verktyg för specifika uppgifter eller branscher (t.ex. kodning, HR, finans).
• Övervaka AI-agenters popularitet och prestanda
  Genom att få tillgång till webbtrafik- och rankningsdata kan användare bedöma populariteten och genomslaget för olika AI-agenter och fatta informerade beslut om användning.
• Integrera AI-agentupptäckt i egna arbetsflöden
  Team kan bädda in marknadsplatssökning i sina egna AI-drivna produkter eller dashboards.
• Marknadsföra nya AI-agenter
  Utvecklare kan enkelt lista och marknadsföra sina AI-agenter till en bredare publik via marknadsplatsen.
• Aggregera användningsområden och funktionalitet
  Underlättar forskning och analys genom att samla tillgängliga agentfunktioner och användningsområden i ett sökbart index.

Hur du sätter upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Python 3.10+ är installerat på ditt system.

2. Installera MCP-servern enligt instruktionerna i förvaret (Installation).

3. Öppna Windsurfs konfigurationsfil (t.ex. windsurf.json).

4. Lägg till AI Agent Marketplace Index MCP-server i avsnittet mcpServers:

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

5. Spara och starta om Windsurf.

6. Verifiera att MCP-servern är ansluten genom att söka efter AI-agenter i Windsurf.

Exempel på säker API-nyckel:

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

Claude

1. Installera Python 3.10+ och MCP-serverns beroenden.

2. Leta upp Claudes konfigurationsfil.

3. Lägg till följande MCP-serverkonfiguration:

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

4. Spara och starta om Claude.

5. Bekräfta att servern finns tillgänglig som verktyg i Claude.

Exempel på säker API-nyckel:

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

Cursor

1. Installera Python 3.10+ och klona/installera MCP-servern.

2. Öppna Cursors MCP-konfigurationsfil.

3. Lägg till AI Agent Marketplace Index MCP-server:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Cursor.

5. Verifiera genom att söka efter AI-agenter från Cursor.

Exempel på säker API-nyckel:

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

Cline

1. Kontrollera att Python 3.10+ är installerat och att MCP-servern är uppsatt.

2. Redigera Clines konfigurationsfil.

3. Lägg till MCP-serverns post:

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

4. Spara och starta om Cline.

5. Bekräfta att AI Agent Marketplace Index MCP finns tillgänglig.

Exempel på säker API-nyckel:

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

Hur du använder denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt anger du din MCP-servers uppgifter med detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda MCP:n som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “ai-agent-marketplace-index” till det faktiska namnet på din MCP-server och att ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående kontroller är denna MCP funktionell och väl integrerad för sitt syfte men saknar explicita prompt- och resursdefinitioner. Verktyg och installation är tydliga, men avancerade MCP-funktioner som sampling och roots är ej dokumenterade.

Betyg:
Jag skulle ge denna MCP-server ett 6/10. Den erbjuder stabila sök- och övervakningsfunktioner med tydliga installationsinstruktioner, men saknar explicita avancerade MCP-funktioner och tydliga prompt-/resursdefinitioner.

MCP-poäng