Chỉ mục Máy chủ MCP Thị trường Đại lý AI

Máy chủ MCP “Chỉ mục Thị trường Đại lý AI” làm gì?

Máy chủ MCP Chỉ mục Thị trường Đại lý AI là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) chuyên dụng do DeepNLP phát triển nhằm cung cấp cho các trợ lý AI quyền truy cập liền mạch vào một chỉ mục tổng hợp các đại lý AI. Máy chủ này cho phép các công cụ và trợ lý hỗ trợ AI tìm kiếm và khám phá các đại lý AI có sẵn dựa trên từ khóa hoặc danh mục, như “đại lý AI lập trình,” “Đại lý AI Y tế,” hoặc “Đại lý Dùng cho Di động.” Ngoài ra, nó còn cung cấp tính năng giám sát hiệu suất lưu lượng truy cập web cho các đại lý này, bao gồm các chỉ số như xếp hạng Google/Bing và sao GitHub, đồng thời cung cấp API để liệt kê các đại lý AI mới vào thị trường. Bằng cách tích hợp với máy chủ MCP này, các nhà phát triển có thể nâng cao quy trình làm việc với khả năng tìm kiếm, phân loại và giám sát nâng cao cho các đại lý AI, giúp phát triển, nghiên cứu và triển khai giải pháp AI hiệu quả hơn.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt rõ ràng nào được đề cập trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có danh sách tài nguyên dưới dạng “resources” của MCP được cung cấp trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

• Tìm kiếm Đại lý AI theo Từ khóa hoặc Danh mục
  Cho phép LLM và client tìm kiếm đại lý AI bằng từ khóa hoặc danh mục cụ thể, trả về danh sách đại lý có sẵn từ chỉ mục thị trường.
• Giám sát Hiệu suất Lưu lượng Web của Đại lý AI
  Cho phép truy xuất dữ liệu hiệu suất web cho đại lý AI, bao gồm các chỉ số như xếp hạng Google/Bing và sao GitHub.
• API để Liệt kê Đại lý AI
  Cung cấp chức năng đăng ký hoặc liệt kê đại lý AI mới vào chỉ mục thị trường.
• Xử Lý Lỗi Toàn Diện
  Xử lý lỗi được tích hợp sẵn giúp hoạt động ổn định và đáng tin cậy.

Trường Hợp Sử Dụng Máy Chủ MCP này

• Khám Phá Đại lý AI Phù Hợp
  Nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng tìm kiếm đại lý AI theo danh mục hoặc từ khóa, giúp rút ngắn quá trình tìm kiếm công cụ phù hợp cho từng tác vụ hay ngành nghề (ví dụ: lập trình, nhân sự, tài chính).
• Giám Sát Mức Độ Phổ Biến và Hiệu Suất của Đại lý AI
  Bằng cách truy cập dữ liệu lưu lượng và xếp hạng web, người dùng có thể đánh giá mức độ phổ biến và tác động của các đại lý AI để đưa ra quyết định sử dụng hợp lý.
• Tích Hợp Khám Phá Đại lý AI vào Quy Trình Tùy Chỉnh
  Các nhóm có thể nhúng chức năng tìm kiếm thị trường vào sản phẩm AI hoặc bảng điều khiển của riêng mình.
• Quảng Bá Đại lý AI Mới
  Nhà phát triển có thể dễ dàng liệt kê và quảng bá đại lý AI của mình đến đông đảo người dùng thông qua thị trường.
• Tổng Hợp Các Tình Huống và Chức Năng Sử Dụng
  Hỗ trợ nghiên cứu và phân tích bằng cách tổng hợp chức năng và tình huống sử dụng của các đại lý vào một chỉ mục có thể tìm kiếm.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo hệ thống của bạn đã cài đặt Python 3.10+.

2. Cài đặt máy chủ MCP theo hướng dẫn Installation trong kho lưu trữ.

3. Mở tệp cấu hình của Windsurf (ví dụ: windsurf.json).

4. Thêm máy chủ MCP Chỉ mục Thị trường Đại lý AI vào mục mcpServers:

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

5. Lưu và khởi động lại Windsurf.

6. Xác minh máy chủ MCP đã kết nối bằng cách tìm kiếm đại lý AI trong Windsurf.

Ví dụ bảo mật API Keys:

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

Claude

1. Thiết lập Python 3.10+ và cài đặt các phụ thuộc của máy chủ MCP.

2. Xác định vị trí tệp cấu hình của Claude.

3. Thêm cấu hình máy chủ MCP như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude.

5. Xác nhận máy chủ đã có sẵn như một công cụ trong Claude.

Ví dụ bảo mật API Keys:

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

Cursor

1. Cài đặt Python 3.10+ và clone/cài đặt máy chủ MCP.

2. Mở tệp cấu hình MCP của Cursor.

3. Thêm máy chủ MCP Chỉ mục Thị trường Đại lý AI:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cursor.

5. Xác minh bằng cách tìm kiếm đại lý AI trong Cursor.

Ví dụ bảo mật API Keys:

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

Cline

1. Đảm bảo đã cài đặt Python 3.10+ và thiết lập máy chủ MCP.

2. Chỉnh sửa tệp cấu hình của Cline.

3. Thêm mục máy chủ MCP:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.

5. Xác nhận AI Agent Marketplace Index MCP đã có sẵn.

Ví dụ bảo mật API Keys:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với đại lý AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, đại lý AI hiện đã có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “ai-agent-marketplace-index” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay thế URL bằng đường dẫn máy chủ MCP của riêng bạn.

Tổng quan

Dựa trên các mục trên, MCP này hoạt động tốt và tích hợp đầy đủ cho mục đích sử dụng, nhưng thiếu các định nghĩa prompt và tài nguyên rõ ràng. Công cụ và hướng dẫn cài đặt minh bạch, nhưng các tính năng MCP nâng cao như sampling và roots chưa được tài liệu hóa.

Đánh giá:
Tôi chấm máy chủ MCP này 6/10. Nó cung cấp khả năng tìm kiếm và giám sát tốt với hướng dẫn cài đặt rõ ràng, nhưng còn thiếu hỗ trợ rõ ràng cho các tính năng MCP nâng cao và các định nghĩa prompt/tài nguyên chi tiết.

Điểm MCP