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Dappier MCP Server

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by DappierAI

Dappier MCP Server

Ermöglichen Sie eine schnelle, kostenlose Echtzeit-Websuche und greifen Sie auf Premiumdaten vertrauenswürdiger Medienmarken zu – Nachrichten, Finanzmärkte, Sport, Unterhaltung, Wetter und mehr. Erstellen Sie leistungsstarke KI-Agenten mit Dappier.

Entdecken Sie eine große Auswahl an Datenmodellen in unserem Marktplatz unter marketplace.dappier.com .

Video-Komplettlösung

Klicken Sie auf das Bild, um die vollständige Videoanleitung zum Einrichten von Dappier MCP mit Claude Desktop anzusehen .

Related MCP server: Deep Research MCP Server

Erste Schritte

Holen Sie sich den Dappier-API-Schlüssel. Gehen Sie zu Dappier , um sich anzumelden und einen API-Schlüssel zu generieren.

Installation über Smithery

So installieren Sie dappier-mcp für Claude Desktop automatisch über Smithery :

npx -y @smithery/cli install @DappierAI/dappier-mcp --client claude

Installation

Installieren Sie zuerst uv .

MacOS/Linux :

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows :

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Verwendung

Claude Desktop

Aktualisieren Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei ( claude_desktop_config.json ) mit dem folgenden Inhalt:

{
  "mcpServers": {
    "dappier": {
      "command": "uvx",
      "args": ["dappier-mcp"],
      "env": {
        "DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Hinweis : Möglicherweise müssen Sie den vollständigen Pfad zur ausführbaren uvx Datei im command angeben. Sie erhalten diesen, indem Sie which uvx unter macOS/Linux oder where uvx unter Windows ausführen.

Speicherort der Konfigurationsdatei:

  • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Zugriff über die Anwendung:

  • macOS :

    1. Öffnen Sie die Claude Desktop-Anwendung.

    2. Klicken Sie in der Menüleiste auf Claude > Settings .

    3. Navigieren Sie zur Registerkarte Developer .

    4. Klicken Sie auf Edit Config um die Konfigurationsdatei in Ihrem Standard-Texteditor zu öffnen.

  • Windows :

    1. Öffnen Sie die Claude Desktop-Anwendung.

    2. Klicken Sie auf das Zahnradsymbol, um auf Settings zuzugreifen.

    3. Navigieren Sie zur Registerkarte Developer .

    4. Klicken Sie auf Edit Config um die Konfigurationsdatei in Ihrem Standard-Texteditor zu öffnen.

Hinweis : Wenn die Registerkarte Developer nicht sichtbar ist, stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version von Claude Desktop verwenden.


Cursor

Aktualisieren Sie Ihre Cursor-Konfigurationsdatei ( mcp.json ) mit dem folgenden Inhalt:

{
  "mcpServers": {
    "dappier": {
      "command": "uvx",
      "args": ["dappier-mcp"],
      "env": {
        "DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Hinweis : Möglicherweise müssen Sie den vollständigen Pfad zur ausführbaren uvx Datei im command angeben. Sie erhalten diesen, indem Sie which uvx unter macOS/Linux oder where uvx unter Windows ausführen.

Speicherort der Konfigurationsdatei:

  • Globale Konfiguration :

    • macOS : ~/.cursor/mcp.json

    • Windows : %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json

  • Projektspezifische Konfiguration :

    • Platzieren Sie die Datei mcp.json im Verzeichnis .cursor in Ihrem Projektordner: <project-root>/.cursor/mcp.json

Zugriff über die Anwendung:

  1. Öffnen Sie die Cursor-Anwendung.

  2. Navigieren Sie zu Settings > MCP .

  3. Klicken Sie auf Add New Global MCP Server .

  4. Die Anwendung öffnet die Datei mcp.json zur Bearbeitung in Ihrem Standard-Texteditor.

Hinweis : Wenn unter Windows die Konfiguration auf Projektebene nicht erkannt wird, sollten Sie den MCP-Server über die Cursor-Einstellungsschnittstelle hinzufügen.


Windsurf

Aktualisieren Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei ( mcp_config.json ) mit dem folgenden Inhalt:

{
  "mcpServers": {
    "dappier": {
      "command": "uvx",
      "args": ["dappier-mcp"],
      "env": {
        "DAPPIER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Hinweis : Möglicherweise müssen Sie den vollständigen Pfad zur ausführbaren uvx Datei im command angeben. Sie erhalten diesen, indem Sie which uvx unter macOS/Linux oder where uvx unter Windows ausführen.

Speicherort der Konfigurationsdatei:

  • macOS : ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

  • Windows : %USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json

Zugriff über die Anwendung:

  1. Öffnen Sie die Windsurf-Anwendung.

  2. Navigieren Sie zu Settings > Cascade .

  3. Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt Model Context Protocol (MCP) Servers .

  4. Klicken Sie auf View raw config , um die Datei mcp_config.json in Ihrem Standardtexteditor zu öffnen.

Hinweis : Klicken Sie nach dem Bearbeiten der Konfigurationsdatei im Abschnitt „MCP-Server“ auf die Schaltfläche Refresh , um die Änderungen anzuwenden.

Merkmale

Der Dappier MCP Remote Server bietet leistungsstarke Echtzeitfunktionen – ganz ohne Schulung oder Feinabstimmung. Nutzen Sie ihn, um interaktive Live-Tools zu erstellen, die auf aktuellen Webdaten, Finanzmärkten oder KI-kuratierten Inhalten basieren.

Echtzeit-Websuche

Modell-ID: am_01j06ytn18ejftedz6dyhz2b15

Durchsuchen Sie das Live-Web mit dem KI-basierten Index von Dappier. Erhalten Sie Echtzeitzugriff auf:

  • Aktuelle Nachrichten aus aller Welt

  • Wettervorhersagen und lokale Updates

  • Reisewarnungen und Fluginformationen

  • Trendthemen und virale Inhalte

  • Online-Deals und Shopping-Highlights

Ideal für Anwendungsfälle wie Nachrichtenagenturen, Reiseplaner, Alarm-Bots und mehr.

Einblicke in den Aktienmarkt

Modell-ID: am_01j749h8pbf7ns8r1bq9s2evrh

Dieses Modell bietet sofortigen Zugriff auf Marktdaten, Finanznachrichten und Handelseinblicke. Perfekt für Portfolio-Dashboards, Trading-Copiloten und Investment-Tools.

Es bietet:

  • Aktienkurse in Echtzeit

  • Finanznachrichten und Unternehmensupdates

  • Handelssignale und Trends

  • Zusammenfassungen der Marktbewegungen

  • KI-kuratierte Analyse mit Live-Daten von Polygon.io

KI-gestützte Inhaltsempfehlungen

Wählen Sie aus mehreren domänenspezifischen KI-Modellen, die auf die Inhaltserkennung, -zusammenfassung und Feed-Generierung zugeschnitten sind.

Sportnachrichten

Modell-ID: dm_01j0pb465keqmatq9k83dthx34
Bleiben Sie mit Sportschlagzeilen, Spielzusammenfassungen und Expertenanalysen in Echtzeit auf dem Laufenden.

Lifestyle-Updates

Modell-ID: dm_01j0q82s4bfjmsqkhs3ywm3x6y
Entdecken Sie kuratierte Lifestyle-Inhalte – zu den Themen Wellness, Unterhaltung und Inspiration für den Alltag.

iHeartDogs KI

Modell-ID: dm_01j1sz8t3qe6v9g8ad102kvmqn
Ihr intelligenter Assistent für die Hundepflege – Zugriff auf Trainingstipps, Gesundheitsratschläge und Einblicke in das Verhalten.

iHeartCats KI

Modell-ID: dm_01j1sza0h7ekhaecys2p3y0vmj
Eine Experten-KI für alles, was mit Katzen zu tun hat – von der Ernährung über die Spielzeit bis hin zur Fellpflege.

Grünes Monster

Modell-ID: dm_01j5xy9w5sf49bm6b1prm80m27
Entdecken Sie nachhaltige Lifestyle-Ideen, ethische Entscheidungen und grüne Innovationen.

WISH-TV KI

Modell-ID: dm_01jagy9nqaeer9hxx8z1sk1jx6
Greifen Sie auf hyperlokale Nachrichten, Politik, Kultur, Gesundheit und multikulturelle Neuigkeiten zu.

Jede Empfehlung umfasst:

  • Ein klarer Titel und eine prägnante Zusammenfassung

  • Das ursprüngliche Veröffentlichungsdatum

  • Die vertrauenswürdige Quelle und Domäne

  • Bildvorschau (falls verfügbar)

  • Ein Relevanz-Score zur Priorisierung

Mit den erweiterten Optionen können Sie:

  • Optimieren Sie den Suchalgorithmus ( semantic , most_recent , trending usw.).

  • Konzentrieren Sie die Ergebnisse auf einen bestimmten Bereich ( ref )

  • Passen Sie an, wie viele Ergebnisse Sie möchten ( similarity_top_k , num_articles_ref )

Debuggen

Führen Sie den MCP-Inspector aus, um den Server zu debuggen:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx dappier-mcp

Beitragen

Wir freuen uns über Beiträge zur Erweiterung und Verbesserung des Dappier MCP-Servers. Egal, ob Sie neue Suchfunktionen hinzufügen, bestehende Funktionen erweitern oder die Dokumentation verbessern möchten – Ihr Input ist wertvoll.

Beispiele für andere MCP-Server und Implementierungsmuster finden Sie unter: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Pull Requests sind willkommen! Tragen Sie gerne neue Ideen, Fehlerbehebungen oder Verbesserungen bei.

Available Tools

2 tools
dappier_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.
ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
refNoThe site domain where recommendations should be prioritized.
queryYesThe input string for AI-powered content recommendations.
data_model_idYesThe 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_refNoMinimum number of articles to return from the reference domain.
search_algorithmNoThe search algorithm to use for retrieving articles.most_recent
similarity_top_kNoNumber of top similar articles to retrieve based on semantic similarity.

TDQS

B3.4/5.0
Behavior3/5

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.

Conciseness3/5

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.

Completeness4/5

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.

Parameters3/5

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.

Purpose4/5

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.

Usage Guidelines3/5

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.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 2 tool updatesv1.0.0
    • First observeddappier_ai_recommendations
    • First observeddappier_real_time_search

TDQS

A3.6/5.0

Scored across 2 tools

Disambiguation5/5

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.

Naming Consistency4/5

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.

Tool Count4/5

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.

Completeness3/5

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

ActivityInactive
ResponsivenessUnresponsive

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables 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.
    11
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Provides live data API for AI agents with 51 REST endpoints across finance, travel, weather, news, and more, using USDC micropayments without API keys.
    35 npm
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to search and retrieve real-time news from 40 curated sources with micropayment-based access (USDC on Base). Provides both paid (search, headlines) and free (preview, status) tools for up-to-date information.
    51 npm
    MIT