Vanmoof MCP Server
什么是VanMoof MCP Server?
VanMoof MCP Server 是一个基于Model Context Protocol (MCP)的工具,旨在通过与VanMoof的服务集成,提供关于骑行者及其自行车的详细信息。例如,它可以获取您的VanMoof自行车详情、骑行偏好、所在城市以及每周骑行统计数据。如何使用VanMoof MCP Server?
只需简单的几步操作,您就可以轻松地访问和管理您的VanMoof骑行数据。首先需要安装Python和uv工具,然后克隆GitHub仓库并配置环境变量。最后运行服务器并进行测试。适用场景
VanMoof MCP Server非常适合希望深入了解个人骑行习惯、优化骑行体验或参与骑行社区活动的用户。主要功能
获取客户数据从认证的VanMoof用户那里检索客户的详细信息。
获取VanMoof城市列表从VanMoof API中获取城市数据。
获取骑行者偏好从认证的VanMoof用户那里检索骑行者的偏好设置。
获取总骑行摘要从认证的VanMoof用户那里检索总的骑行摘要。
优势与局限性
优势
无缝连接AI代理与VanMoof服务。
提供详细的骑行者和自行车数据。
支持多种查询方式,满足个性化需求。
局限性
需要用户手动配置环境变量。
仅限于已认证的VanMoof用户使用。
可能需要一定的技术背景来完成初始设置。
如何使用
安装Python
确保您的计算机上已经安装了Python。如果没有,请参考官方指南进行安装。
安装uv工具
安装uv工具以提高开发效率。请按照官方文档中的指示进行安装。
克隆GitHub仓库
在终端中运行以下命令以克隆VanMoof MCP Server的GitHub仓库。
配置环境变量
重命名.env-example文件为.env,并填写您的VanMoof凭据。
启动服务器
使用MCP CLI或npx @modelcontextprotocol/inspector启动服务器。
使用案例
获取自行车详情向VanMoof MCP Server发送请求以获取当前用户的自行车详细信息。
比较骑行统计数据对比个人骑行数据与全球及所在城市的平均骑行数据。
常见问题
我该如何开始使用VanMoof MCP Server?
我的VanMoof凭据是否安全?
相关资源
创建Model Context Protocol (MCP)服务器项目
学习如何快速搭建基于MCP的Python服务器。
MCP Inspector
用于测试和调试MCP服务器的强大工具。
精选MCP服务推荐

Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
7.0K
4.5分

Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
1.2K
4.3分

Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
4.4K
5分

Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
1.0K
4.5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
432
4.8分

Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
2.1K
5分

Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
1.1K
4.8分

Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
5.6K
4.7分