MCP Compass MCP Server

O que faz o servidor MCP “MCP Compass”?

O MCP Compass é um serviço de descoberta e recomendação desenvolvido para o ecossistema Model Context Protocol (MCP). Ele atua como um guia inteligente para ajudar assistentes de IA e desenvolvedores a encontrar e entender MCP servers disponíveis usando consultas em linguagem natural. Ao fornecer metadados detalhados, atualizações em tempo real e integração facilitada, o MCP Compass simplifica o processo de descoberta das ferramentas MCP certas para cada tarefa específica. Isso possibilita que sistemas de IA acessem de forma integrada fontes de dados externas, APIs e serviços, aprimorando fluxos de desenvolvimento com funcionalidades relevantes e atualizadas. O MCP Compass é especialmente útil para destacar serviços MCP de forma dinâmica, garantindo que agentes de IA estejam sempre informados sobre as últimas ferramentas e funcionalidades disponíveis no universo MCP.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt foi encontrado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Não há recursos MCP específicos detalhados no repositório ou documentação.

Lista de Ferramentas

Nenhuma definição de ferramenta ou implementação de server.py foi encontrada no repositório ou documentação.

Casos de Uso deste MCP Server

• Descoberta de Serviços MCP
  Encontre facilmente MCP servers relevantes para seu fluxo de trabalho ou necessidades do usuário por meio de consultas em linguagem natural, ajudando desenvolvedores e assistentes de IA a localizar rapidamente as ferramentas certas.
• Recomendação em Tempo Real
  Receba sugestões atualizadas de novos serviços MCP ou tendências, garantindo que equipes estejam sempre em dia com o ecossistema MCP em evolução.
• Enriquecimento de Metadados
  Acesse informações detalhadas sobre MCP servers, permitindo decisões informadas ao selecionar serviços ou integrar novas ferramentas.
• Integração Facilitada em Assistentes de IA
  Conecte facilmente o MCP Compass a qualquer assistente de IA compatível com MCP para habilitar seleção dinâmica de ferramentas e serviços.
• Busca Centralizada de MCP
  Use o MCP Compass como ponto de entrada unificado para explorar o universo MCP, eliminando a necessidade de buscar servidores manualmente ou acompanhar fontes dispersas.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução específica de configuração para Windsurf foi fornecida.

Claude

1. Localize seu arquivo claude_desktop_config.json:
   • macOS/Linux:
     ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows:
     $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
2. Abra o arquivo de configuração em seu editor de código.
3. Adicione a entrada do servidor MCP Compass:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-compass": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@liuyoshio/mcp-compass"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salve o arquivo e reinicie o Claude Desktop.
5. Verifique se o MCP Compass aparece como um MCP server disponível.

Segurança de Chaves de API

Nenhuma chave de API é necessária ou mencionada para o MCP Compass.

Cursor

Nenhuma instrução específica de configuração para Cursor foi fornecida.

Cline

Nenhuma instrução específica de configuração para Cline foi fornecida.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar MCP servers em seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu MCP server usando este formato JSON:

{
  "mcp-compass": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “mcp-compass” pelo nome real do seu MCP server e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação disponível, o MCP Compass é uma ferramenta promissora de descoberta, mas a ausência de prompts documentados, recursos e definições de ferramentas limita sua utilidade atual para integração direta em fluxos de trabalho LLM. No entanto, é valiosa para exploração e recomendação MCP.

Pontuação MCP