Dappier MCP Server
OfficialDappier MCP-сервер
Обеспечьте быстрый и бесплатный поиск в Интернете в режиме реального времени и получите доступ к премиум-данным от надежных медиа-брендов — новости, финансовые рынки, спорт, развлечения, погода и многое другое. Создавайте мощные ИИ-агенты с помощью Dappier.
Изучите широкий спектр моделей данных на нашей торговой площадке marketplace.dappier.com .
Видео-прохождение
Нажмите на изображение, чтобы посмотреть полное видеоруководство по настройке Dappier MCP с помощью Claude Desktop.
Related MCP server: Dappier MCP Server
Начиная
Получите API-ключ Dappier. Перейдите на сайт Dappier , чтобы зарегистрироваться и сгенерировать API-ключ.
Установка через Smithery
Чтобы автоматически установить dappier-mcp для Claude Desktop через Smithery :
npx -y @smithery/cli install @DappierAI/dappier-mcp --client claudeУстановка
Сначала установите uv .
MacOS/Linux :
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shОкна :
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"Использование
Клод Десктоп
Обновите файл конфигурации Claude ( claude_desktop_config.json ), добавив следующее содержимое:
{
"mcpServers": {
"dappier": {
"command": "uvx",
"args": ["dappier-mcp"],
"env": {
"DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}Подсказка : Возможно, вам придется указать полный путь к исполняемому файлу
uvxв полеcommand. Вы можете получить его, запустивwhich uvxна macOS/Linux илиwhere uvxна Windows.
Расположение файла конфигурации:
macOS :
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows :
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Доступ через приложение:
macOS :
Откройте приложение Claude Desktop.
В строке меню нажмите
Claude>Settings.Перейдите на вкладку
Developer.Нажмите
Edit Config, чтобы открыть файл конфигурации в текстовом редакторе по умолчанию.
Окна :
Откройте приложение Claude Desktop.
Нажмите на значок шестеренки, чтобы открыть
Settings.Перейдите на вкладку
Developer.Нажмите
Edit Config, чтобы открыть файл конфигурации в текстовом редакторе по умолчанию.
Примечание : если вкладка
Developerне отображается, убедитесь, что вы используете последнюю версию Claude Desktop.
Курсор
Обновите файл конфигурации курсора ( mcp.json ), добавив следующее содержимое:
{
"mcpServers": {
"dappier": {
"command": "uvx",
"args": ["dappier-mcp"],
"env": {
"DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}Подсказка : Возможно, вам придется указать полный путь к исполняемому файлу
uvxв полеcommand. Вы можете получить его, запустивwhich uvxна macOS/Linux илиwhere uvxна Windows.
Расположение файла конфигурации:
Глобальная конфигурация :
macOS :
~/.cursor/mcp.jsonWindows :
%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json
Конфигурация, специфичная для проекта :
Поместите файл
mcp.jsonв каталог.cursorв папке вашего проекта:<project-root>/.cursor/mcp.json
Доступ через приложение:
Откройте приложение «Курсор».
Перейдите в
Settings>MCP.Нажмите
Add New Global MCP Server.Приложение откроет файл
mcp.jsonв текстовом редакторе по умолчанию для редактирования.
Примечание : В Windows, если конфигурация на уровне проекта не распознается, рассмотрите возможность добавления сервера MCP через интерфейс настроек курсора.
Виндсерфинг
Обновите файл конфигурации Windsurf ( mcp_config.json ), добавив следующее содержимое:
{
"mcpServers": {
"dappier": {
"command": "uvx",
"args": ["dappier-mcp"],
"env": {
"DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}Подсказка : Возможно, вам придется указать полный путь к исполняемому файлу
uvxв полеcommand. Вы можете получить его, запустивwhich uvxна macOS/Linux илиwhere uvxна Windows.
Расположение файла конфигурации:
macOS :
~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonWindows :
%USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json
Доступ через приложение:
Откройте приложение Windsurf.
Перейдите в
Settings>Cascade.Прокрутите страницу вниз до раздела
Model Context Protocol (MCP) Servers.Нажмите
View raw config, чтобы открыть файлmcp_config.jsonв текстовом редакторе по умолчанию.
Примечание : После редактирования файла конфигурации нажмите кнопку
Refreshв разделе «Серверы MCP», чтобы применить изменения.
Функции
Dappier MCP Remote Server предоставляет мощные возможности в режиме реального времени из коробки — не требуется обучение или тонкая настройка. Используйте его для создания живых интерактивных инструментов, работающих на основе последних веб-данных, финансовых рынков или контента, курируемого ИИ.
Поиск в Интернете в реальном времени
Идентификатор модели: am_01j06ytn18ejftedz6dyhz2b15
Поиск в сети с помощью индекса Dappier на базе искусственного интеллекта. Получите доступ в режиме реального времени к:
Последние новости со всего мира
Прогнозы погоды и местные обновления
Оповещения о путешествиях и информация о рейсах
Актуальные темы и вирусный контент
Онлайн-предложения и основные моменты покупок
Идеально подходит для таких сфер использования, как новостные агенты, планировщики путешествий, боты-оповещения и т. д.
Обзор фондового рынка
Идентификатор модели: am_01j749h8pbf7ns8r1bq9s2evrh
Эта модель обеспечивает мгновенный доступ к рыночным данным, финансовым заголовкам и торговым инсайтам. Идеально подходит для панелей управления портфелем, торговых пилотов и инвестиционных инструментов.
Он обеспечивает:
Цены на акции в реальном времени
Финансовые новости и обновления компании
Торговые сигналы и тенденции
Обзоры движения рынка
Анализ, проведенный с помощью искусственного интеллекта с использованием данных Polygon.io в реальном времени
Рекомендации по контенту на основе искусственного интеллекта
Выбирайте из нескольких специализированных моделей ИИ, предназначенных для обнаружения контента, его обобщения и создания каналов.
Спортивные новости
Идентификатор модели: dm_01j0pb465keqmatq9k83dthx34
Оставайтесь в курсе последних спортивных новостей, обзоров игр и экспертного анализа в режиме реального времени.
Обновления образа жизни
Идентификатор модели: dm_01j0q82s4bfjmsqkhs3ywm3x6y
Ознакомьтесь с тщательно отобранным контентом о стиле жизни, который охватывает вопросы здоровья, развлечений и повседневного вдохновения.
iHeartDogs ИИ
Идентификатор модели: dm_01j1sz8t3qe6v9g8ad102kvmqn
Ваш умный помощник по уходу за собакой — получите доступ к советам по дрессировке, рекомендациям по здоровью и аналитике поведения.
iHeartCats ИИ
Идентификатор модели: dm_01j1sza0h7ekhaecys2p3y0vmj
Экспертный ИИ во всем, что касается кошек — от питания и игр до процедур ухода.
ЗеленыйМонстр
Идентификатор модели: dm_01j5xy9w5sf49bm6b1prm80m27
Откройте для себя идеи устойчивого образа жизни, этические решения и зеленые инновации.
WISH-TV ИИ
Идентификатор модели: dm_01jagy9nqaeer9hxx8z1sk1jx6
Получайте гиперлокальные новости, а также обновления о политике, культуре, здравоохранении и мультикультурализме.
Каждая рекомендация включает в себя:
Четкое название и краткое резюме
Первоначальная дата публикации
Надежный источник и домен
Предварительный просмотр изображения (если доступно)
Оценка релевантности для расстановки приоритетов
Расширенные параметры позволяют:
Настройте алгоритм поиска (
semantic,most_recent,trendingи т. д.)Сосредоточить результаты на определенном домене (
ref)Настройте количество желаемых результатов (
similarity_top_k,num_articles_ref)
Отладка
Запустите MCP-инспектор для отладки сервера:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx dappier-mcpВнося вклад
Мы приветствуем вклады в расширение и улучшение сервера Dappier MCP. Хотите ли вы добавить новые возможности поиска, улучшить существующую функциональность или улучшить документацию, ваш вклад будет ценным.
Примеры других серверов MCP и шаблонов реализации см. по ссылке: https://github.com/modelcontextprotocol/servers
Запросы на включение приветствуются! Не стесняйтесь предлагать новые идеи, исправления ошибок или улучшения.
Available Tools
2 toolsdappier_ai_recommendationsB
Fetch AI-powered recommendations from Dappier by processing the provided query with a selected data model that tailors results to specific interests.
- **Sports News (dm_01j0pb465keqmatq9k83dthx34):**
Get real-time news, updates, and personalized content from top sports sources.
- **Lifestyle News (dm_01j0q82s4bfjmsqkhs3ywm3x6y):**
Access current lifestyle updates, analysis, and insights from leading lifestyle publications.
- **iHeartDogs AI (dm_01j1sz8t3qe6v9g8ad102kvmqn):**
Tap into a dog care expert with access to thousands of articles covering pet health, behavior, grooming, and ownership.
- **iHeartCats AI (dm_01j1sza0h7ekhaecys2p3y0vmj):**
Utilize a cat care specialist that provides comprehensive content on cat health, behavior, and lifestyle.
- **GreenMonster (dm_01j5xy9w5sf49bm6b1prm80m27):**
Receive guidance for making conscious and compassionate choices benefiting people, animals, and the planet.
- **WISH-TV AI (dm_01jagy9nqaeer9hxx8z1sk1jx6):**
Get recommendations covering sports, breaking news, politics, multicultural updates, and more.
Based on the chosen `data_model_id`, the tool processes the input query and returns a formatted summary including article titles, summaries, images, source URLs, publication dates, and relevance scores.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| ref | No | The site domain where recommendations should be prioritized. | |
| query | Yes | The input string for AI-powered content recommendations. | |
| data_model_id | Yes | The data model ID to use for recommendations. Available Data Models: - dm_01j0pb465keqmatq9k83dthx34: (Sports News) Real-time news, updates, and personalized content from top sports sources like Sportsnaut, Forever Blueshirts, Minnesota Sports Fan, LAFB Network, Bounding Into Sports and Ringside Intel. - dm_01j0q82s4bfjmsqkhs3ywm3x6y: (Lifestyle News) Real-time updates, analysis, and personalized content from top sources like The Mix, Snipdaily, Nerdable and Familyproof. - dm_01j1sz8t3qe6v9g8ad102kvmqn: (iHeartDogs AI) A dog care expert with access to thousands of articles on health, behavior, lifestyle, grooming, ownership, and more from the industry-leading pet community iHeartDogs.com. - dm_01j1sza0h7ekhaecys2p3y0vmj: (iHeartCats AI) A cat care expert with access to thousands of articles on health, behavior, lifestyle, grooming, ownership, and more from the industry-leading pet community iHeartCats.com. - dm_01j5xy9w5sf49bm6b1prm80m27: (GreenMonster) A helpful guide to making conscious and compassionate choices that benefit people, animals, and the planet. - dm_01jagy9nqaeer9hxx8z1sk1jx6: (WISH-TV AI) Covers sports, politics, breaking news, multicultural news, Hispanic language content, entertainment, health, and education. | |
| num_articles_ref | No | Minimum number of articles to return from the reference domain. | |
| search_algorithm | No | The search algorithm to use for retrieving articles. | most_recent |
| similarity_top_k | No | Number of top similar articles to retrieve based on semantic similarity. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description must disclose behavioral traits. It describes the output as a 'formatted summary including article titles, summaries, images, source URLs, publication dates, and relevance scores,' which is helpful. However, it does not mention authorization requirements, rate limits, or side effects, which would be expected for a tool with no annotations.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description starts with a clear purpose and organizes data models with bullet points, but it is somewhat verbose by repeating model information that is also in the schema. It is front-loaded but could be more concise, as every sentence earns its place but some repetition exists.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given six parameters, no output schema, and 100% schema coverage, the description is nearly complete. It explains the output format and each data model's domain, covering the core functionality. It could be more complete by briefly explaining how ref, num_articles_ref, search_algorithm, and similarity_top_k affect results, but the schema handles those sufficiently.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so the baseline is 3. The description adds value by naming and explaining data model IDs (e.g., 'Sports News: Real-time news...'), but these details are already present in the schema's description for data_model_id. Other parameters like ref, query, and search_algorithm are not elaborated beyond the schema, so the description provides minimal additional meaning.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states 'Fetch AI-powered recommendations from Dappier by processing the provided query with a selected data model,' which identifies the verb (fetch recommendations) and resource (Dappier data models). It distinguishes the tool from the sibling dappier_real_time_search by emphasizing recommendations with tailored content, though it doesn't explicitly contrast them.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description implies usage by listing data models and their domains (e.g., Sports News, Lifestyle News), but it does not explicitly state when to use this tool over the sibling or provide conditions for use. It lacks exclusions or alternative suggestions, leaving the agent to infer context.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
dappier_real_time_searchB
Retrieve real-time search data from Dappier by processing an AI model that supports two key capabilities:
- Real-Time Web Search:
Access the latest news, weather, travel information, deals, and more using model `am_01j06ytn18ejftedz6dyhz2b15`.
- Stock Market Data:
Retrieve real-time financial news, stock prices, and trade updates using model `am_01j749h8pbf7ns8r1bq9s2evrh`.
Based on the provided `ai_model_id`, the tool selects the appropriate model and returns search results.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| query | Yes | The search query to retrieve real-time information. | |
| ai_model_id | Yes | The AI model ID to use for the query. Available AI Models: - am_01j06ytn18ejftedz6dyhz2b15: (Real Time Data) Access real-time Google web search results, including the latest news, weather, travel, deals, and more. - am_01j749h8pbf7ns8r1bq9s2evrh: (Stock Market Data) Access real-time financial news, stock prices, and trades from Polygon.io, with AI-powered insights and up-to-the-minute updates. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description must disclose behaviors. It mentions that an AI model is selected based on ai_model_id and returns results, but it does not address side effects, permissions, rate limits, error handling, or return structure. This is insufficient for full transparency.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is concise, well-structured into two paragraphs, and front-loads the purpose. Every sentence adds value with no redundancy.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given no output schema, no annotations, and two distinct models, the description lacks details on return format, error scenarios, and guidance on model selection. It is incomplete for effective agent use.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100% with detailed descriptions for both parameters. The description adds no meaningful new information beyond what is already in the schema, so it meets the baseline without enhancement.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states 'Retrieve real-time search data from Dappier' and distinguishes between two specific capabilities (web search and stock market data) using model IDs. The tool name and description differentiate it from the sibling tool 'dappier_ai_recommendations' by focusing on real-time data retrieval.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description lists two use cases but does not explicitly guide when to use this tool versus the sibling tool. It implies usage context through capabilities but lacks direct instructions or exclusions.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
2 tool updates
v1.0.0- First observed
dappier_ai_recommendations - First observed
dappier_real_time_search
TDQS
The two tools have clearly distinct purposes: one fetches AI recommendations with various data models, the other performs real-time search. No overlap in functionality.
Both tools share the 'dappier_' prefix and use descriptive noun phrases ('ai_recommendations', 'real_time_search'), though the first uses underscores between words and the second uses a more compound adjective form, leading to minor inconsistency.
With only 2 tools, the server is very focused. For a purpose-built API covering recommendations and search, this number is reasonable though minimal. Slightly under the typical 3-15 range but not drastically.
The server covers its stated domains (recommendations and real-time search) adequately, but lacks tools for managing data models or retrieving raw content. It's sufficient for basic use but leaves out potential CRUD operations.
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
The Dappier MCP server connects LLMs and AI agents to real-time, rights-cleared, proprietary data from trusted sources across various domains. It provides specialized knowledge through real-time web search, financial stock market and crypto data access, AI-powered content recommendations from premium publishers, and structured outputs with sub-300ms response times, enabling AI systems to respond to current events and trends.
Real-time data API for AI Agents: stocks, weather, forex, logistics, search, scrape, news, IP.
Give your agent web search and authoritative datasets: S&P Global, FRED, OECD, SimilarWeb & more.
Give AI assistants access to real-time data. Search the web, compare flights, find hotels, and more.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityCmaintenanceQuery 20 structured datasets from AI agents — healthcare providers (9M NPI records), SEC EDGAR filings, PACER federal courts, USPTO patents and trademarks, OFAC sanctions screening, crypto whale wallets, DeFi liquidation signals, Polymarket smart money, economic indicators (FRED/BLS), federal contracts, NOAA weather, and OTC shell risk scoring. Pay per query, no subscriptions751MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables fast real-time web search and access to premium data from trusted sources including news, financial markets, sports, and more. Supports AI agents with live data and curated content from various domains.11MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceWeb search, clean page reading & one-call research dossiers for AI agents. No API key — your agent does the synthesis.124MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceProvides live data API for AI agents with 51 REST endpoints across finance, travel, weather, news, and more, using USDC micropayments without API keys.115MIT
Appeared in Searches
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/DappierAI/dappier-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server