mcp-google-maps

mcp-google-maps

Provides tools to search and get details of places via Apify's Google Maps Scraper.

Category
访问服务器

README

MCP Google Maps Scraper (Apify)

Serveur MCP (Model Context Protocol) en Python qui expose l'Actor Apify Google Maps Scraper (ID : nwua9Gu5YrADL7ZDj) sous forme d'outils utilisables par un client MCP (Claude, ChatGPT Apps, etc.).

  • SDK : mcp (FastMCP inclus) + apify-client (client asynchrone)
  • Transport : streamable HTTP (/mcp) — prêt pour un déploiement sur Alpic AI
  • Gestion des dépendances : uv

Outils exposés

Outil Description Paramètres
search_places Recherche de lieux par mots-clés + zone géographique search_terms, location, max_results=20, language="en"
get_place_details Fiche détaillée d'un lieu via son placeId ou une URL Google Maps place_id, language="en"

Chaque outil accepte un paramètre ctx: Context | None = None réservé à une authentification/télémétrie future.

Prérequis

  • Python ≥ 3.11
  • uv
  • Un jeton d'API Apify : https://console.apify.com/account/integrations

Installation

uv sync

Configuration

cp .env.example .env
# puis renseignez APIFY_TOKEN dans .env
Variable Obligatoire Défaut Rôle
APIFY_TOKEN Jeton d'API Apify
HOST 0.0.0.0 Interface d'écoute
PORT 8000 Port d'écoute (injecté par Alpic)
MCP_PATH /mcp Chemin de l'endpoint MCP
LOG_LEVEL INFO Niveau de log
APIFY_MAX_RESULTS_CAP 100 Plafond de résultats par recherche

Lancement en local

export APIFY_TOKEN="votre_token"
uv run python main.py

Le serveur écoute alors sur http://0.0.0.0:8000/mcp.

Tester avec l'inspecteur MCP

npx @modelcontextprotocol/inspector
# Transport : Streamable HTTP — URL : http://localhost:8000/mcp

Déploiement sur Alpic AI

  1. Poussez ce dépôt sur GitHub.
  2. Connectez le dépôt dans Alpic et choisissez la branche de production.
  3. Renseignez la variable d'environnement APIFY_TOKEN.
  4. Les commandes de build/start sont décrites dans alpic.yaml.

Alpic déploie une nouvelle version à chaque push sur la branche sélectionnée.

Structure

.
├── main.py           # Serveur MCP + outils Apify
├── pyproject.toml    # Dépendances (uv)
├── alpic.yaml        # Configuration de déploiement Alpic
├── .env.example      # Modèle de variables d'environnement
└── README.md

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选