Foursquare Places MCP Sunucusu

“Foursquare Places” MCP Sunucusu ne yapar?

Foursquare Places MCP Sunucusu, AI asistanlarını Foursquare Places API’ye bağlayan bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır ve zengin, gerçek zamanlı konum verilerine erişim imkanı sağlar. Foursquare’in 1500+ kategoride 100 milyondan fazla mekanı kapsayan küresel veri tabanıyla entegre olarak, AI uygulamalarının gelişmiş yerel arama, coğrafi etiketleme ve bağlamsal farkındalık görevleri yapabilmesini mümkün kılar. Geliştiriciler bu aracı kullanarak AI ajanlarının bir kullanıcının yakınındaki ya da belirli parametrelerle sınırlanan konumlar için detaylı meta veriler (incelemeler, puanlar, fotoğraflar ve popülerlik ölçümleri dahil) almasını sağlayabilir. Bu entegrasyon, durumsal olarak farkındalığa sahip AI ajanlarının ve uygulamalarının, yüksek derecede kişiselleştirilmiş, konum tabanlı öneriler ve içgörüler sunmasını mümkün kılar.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonlarıyla ilgili herhangi bir bilgi bulunamadı.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

Depo dokümantasyonunda açık bir MCP kaynak listesi tanımlanmamıştır.

Araçlar Listesi

Mevcut dokümantasyon ve dosyalara göre (örneğin, server.py’de araç tanımları gibi) doğrudan bir araç listesi bulunamamıştır.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Yerel Mekan Arama: AI ajanlarının Foursquare’in kapsamlı konum veri tabanını kullanarak yakınlardaki mekanları aramasını sağlar ve kullanıcılara bağlamsal olarak uygun öneriler sunar.
• Coğrafi Etiketleme ve Place Snap: Place Snap teknolojisini kullanarak kullanıcı konumlarını hassas bir şekilde gerçek mekanlarla eşleştirir, navigasyon ve check-in deneyimlerini geliştirir.
• Bağlamsal Meta Veri Alma: Mekanlar için incelemeler, puanlar, fotoğraflar ve popülerlik dahil zengin meta verileri alma olanağı sunar; böylece AI ajanları kullanıcılara detaylı bilgiler aktarabilir.
• Kişiselleştirilmiş Deneyim: Kullanıcının mevcut konumu ve tercihleri temelinde yanıtları ve önerileri özelleştiren, durumsal olarak farkındalığa sahip AI ajanları oluşturmayı kolaylaştırır.
• Konum Tabanlı İçgörüler: Ham GPS verilerinin popüler mekanlar, ilgi çekici yerler veya iş zekası gibi eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülmesini gerektiren uygulamaları destekler.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Python ve Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Foursquare Servis API Anahtarınızı edinin (Foursquare geliştirici dokümantasyonuna bakınız).
3. Windsurf yapılandırma dosyasını düzenleyin (örn. windsurf.config.json).
4. Foursquare Places MCP sunucusunu aşağıdaki JSON parçasıyla ekleyin:

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

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
6. Windsurf arayüzünde MCP sunucu durumunu kontrol ederek kurulumu doğrulayın.

Claude

1. Claude Masaüstü Uygulamasını indirin ve kurun.
2. Foursquare Servis API Anahtarınızı edinin.
3. MCP sunucusunu yerel olarak kurmak için fsq-server-python/README.md dosyasındaki talimatları izleyin.
4. Claude Masaüstü Uygulamasında yapılandırma paneline erişin ve şunu ekleyin:

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

5. Kaydedin ve Claude Masaüstü’nü yeniden başlatın. MCP sunucular listesi üzerinden sunucunun çalıştığından emin olun.

Cursor

1. Python’u kurun ve Node.js’in mevcut olduğundan emin olun.
2. Foursquare API anahtarınızı edinin.
3. Cursor’ın yapılandırma dosyasını açın.
4. Aşağıdaki MCP sunucu girişini ekleyin:

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

5. Değişiklikleri kaydedin, Cursor’ı yeniden başlatın ve bağlantıyı doğrulayın.

Cline

1. Python ve Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Foursquare API Anahtarınızı edinin.
3. Cline MCP sunucu yapılandırmasını düzenleyin.
4. Şunu ekleyin:

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

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın; MCP sunucusunun listelendiğini doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama

• Foursquare API anahtarınızı bir ortam değişkeninde (örn. FSQ_API_KEY) saklayın.
• Ortam değişkeniyle örnek yapılandırma:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne MCP sunucu bilgilerinizi aşağıdaki JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandıktan sonra, AI ajanı artık MCP’nin tüm işlev ve yeteneklerine erişebilecek bir araç olarak bu sunucuyu kullanabilir. “foursquare-places” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut dokümantasyona göre, Foursquare Places MCP sunucusu genel bir bakış ve kurulum talimatları sunmakta, ancak promptlar, kaynaklar, araçlar, kökler ve sampling desteğiyle ilgili ayrıntılar eksiktir. Proje erken aşamadadır ve dokümantasyon kurulumun ötesinde minimaldir.

Bizim görüşümüz

Sınırlı bilgi ve önemli MCP kavramlarına (araçlar ve kaynaklar gibi) dair eksik detaylar nedeniyle bu MCP sunucusuna 3/10 puan veriyoruz. Açık bir amacı ve kurulum talimatları olsa da, MCP entegrasyon dokümantasyonu açısından derinliği yoktur.

MCP Puanı