← 返回公开榜单
ne

kukapay/nearby-search-mcp

An MCP server for nearby place searches with IP-based location detection.

本周新增
0 星
近 3 周倍数
—
距上次推送
590 天
距上次发布
—
许可证
MIT

星标增长

每根柱子是这个周期记录下来的 star 增长:优先取逐个 stargazer 到达时间分桶的到达数,还没被 stargazer 扫描覆盖的仓库改用该周期的 star 净增;两个写者都没记录的周期画成虚线空档,而不是当成 0。柱高按各自窗口的峰值归一,两张图不共用坐标轴。指向任意一根柱子, tooltip 里是该周期的九项指标:当前值与周期内的净增。

指向或点击一根柱子,看当天的九项指标。

12/1712/301/111/242/62/193/33/16

2025 年 12 月 18 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 21 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 24 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 25 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 2 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 4 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 5 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 6 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 8 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 9 日 新增 1 个星标; 2026 年 1 月 12 日 新增 -1 个星标; 2026 年 1 月 13 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 14 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 15 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 18 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 25 日 新增 1 个星标; 2026 年 1 月 26 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 29 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 1 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 2 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 8 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 9 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 10 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 11 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 13 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 14 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 16 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 17 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 21 日 新增 0 个星标; 2026 年 3 月 16 日 新增 0 个星标

窗口内最高的一天是 2026 年 1 月 9 日,新增 1 个星标。

证据时间轴

这个项目还没有记录到异动、发布或许可证变化。

README
该仓库存储的文档,若已生成中文翻译则一并显示

NearbySearch MCP Server

基于IP定位的附近地点搜索MCP服务器。

GitHub License GitHub Last Commit Python Version

功能

  • IP定位检测:使用ipapi.co确定您的当前位置
  • Google Places集成:根据关键词和可选的类型过滤器搜索附近地点
  • 简洁界面:单一工具端点,支持自定义搜索半径

要求

  • Python 3.10+
  • 已启用Places API的Google Cloud Platform API密钥
  • 网络连接

安装

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/kukapay/nearby-search-mcp.git
cd nearby-search-mcp
  1. 安装依赖:
# 使用uv(推荐)
uv add "mcp[cli]" httpx python-dotenv

# 或使用pip
pip install mcp httpx python-dotenv
  1. 客户端配置
{
  "mcpServers": {
    "nearby-search": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "path/to/nearby-search-mcp", "run", "main.py"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your google api key"
      }
    }
  }
}

使用

运行服务器

  • 开发模式(配合MCP Inspector):
mcp dev main.py
  • 在Claude Desktop中安装:
mcp install main.py --name "NearbySearch"
  • 直接执行:
python main.py

可用端点

工具:search_nearby

  • 搜索您当前位置附近的地点
  • 参数:
    • keyword (str):搜索内容(例如,"咖啡店")
    • radius (int, 可选):搜索半径(单位:米,默认:1500)
    • type (str, 可选):地点类型(例如,"餐厅"、"咖啡馆")

许可证

本项目根据MIT许可证授权 - 详细内容请参阅LICENSE文件。

页面上的每个数字都来自记录下来的 stargazer 到达时间,没有评分公式,也没有 AI 判定。 任何结论都可以用 /api/v1/repos/{id}/stats 里的原始增量自己重算。