
Máy chủ MCP Travel Planner
Máy chủ MCP Travel Planner kết nối trợ lý AI với dữ liệu du lịch theo thời gian thực thông qua Google Maps API, cho phép tạo hành trình thông minh, khám phá địa...
Máy chủ MCP map-traveler cho phép các tác nhân AI của bạn khám phá, tương tác và truy xuất thông tin về các địa điểm địa lý một cách ảo—hỗ trợ truy vấn dựa trên bản đồ, mô phỏng hành trình và quy trình AI nhận thức vị trí.
map-traveler MCP (Model Context Protocol) Server đóng vai trò là một thư viện du lịch ảo, được thiết kế để giao tiếp với các khách hàng và trợ lý AI tương thích MCP. Mục đích chính là giúp hệ thống AI có thể khám phá, tương tác và truy xuất thông tin về các địa điểm địa lý theo cách ảo hóa. Điều này cho phép nhà phát triển tích hợp dữ liệu dựa trên bản đồ, mô phỏng trải nghiệm du lịch, hoặc thực hiện các truy vấn địa lý trong quy trình AI của mình. Bằng cách kết nối các nguồn dữ liệu bên ngoài như API bản đồ hoặc xem phố ảo, máy chủ hỗ trợ các tác vụ như tìm kiếm địa điểm, tìm đường và truy xuất thông tin theo ngữ cảnh, nâng cao năng lực cho trợ lý AI yêu cầu nhận thức không gian hoặc địa lý.
Không có mẫu prompt nào được liệt kê rõ ràng trong kho lưu trữ.
Không có tài nguyên MCP rõ ràng nào được mô tả trong kho lưu trữ.
Không có danh sách công cụ nào được cung cấp trong tệp hoặc tài liệu kho lưu trữ.
Mô phỏng du lịch ảo
Cho phép tác nhân AI hoặc người dùng di chuyển qua nhiều địa điểm một cách ảo, mô phỏng trải nghiệm du lịch phục vụ giáo dục, giải trí hoặc lên kế hoạch.
Khám phá dữ liệu địa lý
Cho phép hệ thống AI truy vấn và trình bày thông tin về các vị trí, địa danh và lộ trình cụ thể, hỗ trợ ứng dụng lên kế hoạch du lịch hoặc nghiên cứu địa lý.
Đề xuất dựa trên vị trí
Tích hợp với trợ lý AI để cung cấp các đề xuất liên quan theo ngữ cảnh (ví dụ: điểm tham quan hoặc nhà hàng gần đó) dựa trên dữ liệu vị trí ảo.
Trực quan hóa lộ trình và điều hướng
Hỗ trợ người dùng hoặc tác nhân hình dung lộ trình và điều hướng qua bản đồ ảo, hữu ích cho lập kế hoạch logistics hoặc trình diễn giáo dục.
Gắn kết bản đồ theo ngữ cảnh cho quy trình AI
Nâng cao các quy trình AI đòi hỏi ngữ cảnh không gian, như tạo ra câu chuyện hành trình, trả lời câu hỏi địa lý hoặc bổ sung hội thoại với chi tiết về vị trí.
windsurf.json
).mcpServers
của bạn như bên dưới.Ví dụ cấu hình JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Ví dụ cấu hình JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.json
).Ví dụ cấu hình JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Ví dụ cấu hình JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Bảo mật API key bằng biến môi trường
Để giữ API key an toàn, hãy sử dụng biến môi trường trong cấu hình của bạn. Ví dụ:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
"env": {
"MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${MAP_API_KEY}"
}
}
}
}
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI:
Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, thêm thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"map-traveler": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, tác nhân AI đã có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý đổi “map-traveler” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay đổi URL thành URL máy chủ MCP của bạn.
Mục | Sẵn có | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Từ README và metadata kho |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không tìm thấy |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không tìm thấy |
Danh sách Công cụ | ⛔ | Không tìm thấy |
Bảo mật API Key | ✅ | Có ví dụ trong phần thiết lập |
Hỗ trợ Sampling (không quan trọng khi đánh giá) | ⛔ | Chưa có tài liệu |
Ở giữa hai bảng này:
Máy chủ MCP map-traveler cung cấp tổng quan và các trường hợp sử dụng rõ ràng, cũng như hướng dẫn thiết lập và thực hành bảo mật, nhưng thiếu tài liệu về mẫu prompt, tài nguyên và công cụ. Sampling và Roots cũng chưa có tài liệu. Dựa trên điều này, tôi đánh giá máy chủ MCP này đạt 4 trên 10 về tài liệu và mức độ sẵn sàng tích hợp.
Có LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ⛔ |
Số Fork | 6 |
Số Star | 12 |
Máy chủ MCP map-traveler là một thư viện du lịch ảo dành cho các khách hàng và trợ lý AI tương thích MCP. Nó cho phép hệ thống AI khám phá, tương tác và truy xuất thông tin về các địa điểm địa lý một cách ảo, tích hợp dữ liệu bản đồ và mô phỏng trải nghiệm du lịch cho các quy trình AI nâng cao.
Các trường hợp sử dụng bao gồm mô phỏng du lịch ảo, khám phá dữ liệu địa lý, đề xuất dựa trên vị trí, trực quan hóa lộ trình và nâng cao quy trình AI với ngữ cảnh không gian hoặc địa lý.
Làm theo hướng dẫn từng bước cho nền tảng của bạn (Windsurf, Claude, Cursor hoặc Cline) bằng cách thêm map-traveler vào cấu hình MCP và khởi động lại môi trường của bạn. Xem các ví dụ cấu hình được cung cấp bên trên.
Lưu trữ API key dưới dạng biến môi trường trong cấu hình của bạn. Ví dụ, sử dụng 'env': { 'MAP_API_KEY': '${MAP_API_KEY}' } và tham chiếu nó trong 'inputs' nữa.
Máy chủ MCP map-traveler cung cấp hướng dẫn thiết lập rõ ràng, tổng quan và các trường hợp sử dụng. Tuy nhiên, hiện tại chưa có tài liệu về mẫu prompt, tài nguyên rõ ràng hoặc công cụ cụ thể. Sampling và Roots cũng chưa có tài liệu.
Tích hợp map-traveler vào quy trình FlowHunt hoặc MCP-compatible của bạn để mở khóa du lịch ảo, truy vấn không gian và đề xuất dựa trên vị trí cho các sản phẩm AI của bạn.
Máy chủ MCP Travel Planner kết nối trợ lý AI với dữ liệu du lịch theo thời gian thực thông qua Google Maps API, cho phép tạo hành trình thông minh, khám phá địa...
Máy chủ MCP Tripadvisor kết nối các trợ lý AI với Tripadvisor Content API, cung cấp các công cụ chuẩn hóa để truy cập dữ liệu du lịch phong phú bao gồm địa điểm...
Mindmap MCP Server chuyển đổi tài liệu Markdown thành sơ đồ tư duy tương tác, giúp các nhà phát triển, giáo viên và trợ lý AI trực quan hóa thông tin phân cấp, ...