Foursquare Places MCP-server

Vad gör “Foursquare Places” MCP-servern?

Foursquare Places MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som kopplar AI-assistenter till Foursquare Places API och gör det möjligt att få tillgång till rik platsdata i realtid. Genom att ansluta till Foursquares globala databas med över 100 miljoner platser i 1500+ kategorier ger denna server AI-applikationer möjlighet till avancerad lokal sökning, geotaggning och kontextmedvetna funktioner. Utvecklare kan använda detta verktyg för att låta AI-agenter hämta detaljerad metadata – inklusive recensioner, betyg, bilder och popularitetsmått – för platser nära en användare eller inom angivna parametrar. Integrationen möjliggör situationsanpassade AI-agenter och applikationer som kan ge mycket personliga, platsbaserade rekommendationer och insikter.

Lista över promptar

Ingen information om promptmallar hittades i källkoden.

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 MCP-resurser beskrivs i dokumentationen.

Lista över verktyg

Ingen direkt lista över verktyg (t.ex. verktygsdefinitioner i server.py eller liknande) kunde hittas utifrån tillgänglig dokumentation och filer.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Lokal platssökning: Möjliggör för AI-agenter att söka efter närliggande platser via Foursquares omfattande platsdatabas och ge användaren relevanta rekommendationer.
• Geotaggning och Place Snap: Använder Place Snap-teknik för att exakt fastställa användarens position och matcha mot verkliga platser, vilket förbättrar navigations- och incheckningsupplevelser.
• Kontextuell metadata-hämtning: Tillåter hämtning av rik metadata för platser – inklusive recensioner, betyg, bilder och popularitet – så AI-agenter kan ge detaljerad information till användaren.
• Personlig upplevelse: Underlättar skapandet av situationsanpassade AI-agenter som anpassar svar och förslag utifrån användarens aktuella plats och preferenser.
• Platsbaserade insikter: Stödjer applikationer som behöver omvandla rå GPS-data till användbara insikter, såsom att identifiera populära platser, intressepunkter eller affärsintelligens.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Python och Node.js installerat.
2. Skaffa din Foursquare Service API-nyckel (se Foursquare utvecklardokumentation).
3. Redigera Windsurf-konfigurationsfilen (t.ex. windsurf.config.json).
4. Lägg till Foursquare Places MCP-servern med följande JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serverns status i Windsurf-gränssnittet.

Claude

1. Ladda ner och installera Claude Desktop App .
2. Skaffa din Foursquare Service API-nyckel.
3. Följ instruktionerna i fsq-server-python/README.md för att sätta upp MCP-servern lokalt.
4. I Claude Desktop App, öppna konfigurationspanelen och lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Spara och starta om Claude Desktop. Bekräfta att servern körs via listan över MCP-servrar.

Cursor

1. Installera Python och säkerställ att Node.js finns tillgänglig.
2. Skaffa din Foursquare API-nyckel.
3. Öppna Cursors konfigurationsfil.
4. Lägg till följande MCP-serverpost:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Spara ändringar, starta om Cursor och verifiera anslutningen.

Cline

1. Säkerställ att Python och Node.js är installerade.
2. Skaffa din Foursquare API-nyckel.
3. Redigera Cline MCP-serverns konfiguration.
4. Infoga:

   {
     "mcpServers": {
       "foursquare-places": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fsq-server-python.server"]
       }
     }
   }
   

5. Spara konfigurationen och starta om Cline; kontrollera att MCP-servern listas.

Skydda API-nycklar

• Lagra din Foursquare API-nyckel i en miljövariabel (t.ex. FSQ_API_KEY).
• Exempel på konfiguration med miljövariabel:

  {
    "mcpServers": {
      "foursquare-places": {
        "command": "python",
        "args": ["-m", "fsq-server-python.server"],
        "env": {
          "FSQ_API_KEY": "${FSQ_API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "api_key": "${FSQ_API_KEY}"
        }
      }
    }
  }
  

Så använder du denna MCP i flöden

Använda 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, ange din MCP-serverinformation i följande JSON-format:

{
  "foursquare-places": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och egenskaper. Kom ihåg att byta ut “foursquare-places” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån tillgänglig dokumentation ger Foursquare Places MCP-servern en bra översikt och installationsinstruktioner men saknar explicita detaljer om promtar, resurser, verktyg, rötter och sampling support. Projektet är i ett tidigt skede och dokumentationen är minimal utöver installationen.

Vår bedömning

Givet den begränsade informationen och de saknade detaljerna kring viktiga MCP-koncept (som verktyg och resurser) får denna MCP-server betyget 3/10. Den har ett tydligt syfte och installationsinstruktioner, men saknar djup i dokumentationen om MCP-integrationen.

MCP-betyg