AI Agent Marketplace Index MCP-server

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.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

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.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

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