DoorDash-MCP-ServerDoorDash-MCP-Server MCP server
Pārskats
Galvenās funkcijas
- MCP servera implementācija
- DoorDash API integrācija
- TypeScript kompiluēšana
- JSON izvade klienta konfigurācijai
- Videjā mainīgo atbalsts
Cenas
- Modelis
- Free
- Kategorija
- MCP Serveri
- Vērtējums
- Nav atsauksmju
Lietošanas gadījumi
MCP Klienta integrācija
Izmantojiet DoorDash-MCP-Server, lai integrētu MCP klientus, piemēram, Claude Desktop, ar DoorDash API.
Pielāgotas API mijiedarbības
Izmantojiet serveri, lai izveidotu pielāgotas mijiedarbības ar DoorDash API, izmantojot MCP protokolu.
Plusi un mīnusi
Plusi
- Atvērta koda un pielāgojams
- Atbalsta dažādus MCP klientus
- Vienkārši iestatām ar npm būvēšanas procesu
- TypeScript balstīts uzturēšanai
Mīnusi
- Prasa DoorDash API atslēgu funkcionalitātes nodrošināšanai
- Ierobežota dokumentācija un atbalsta resursi
- Nav pieejamas oficiālās izlaidumi vai pakotnes
- Atkarīgs no Node.js un TypeScript ekosistēmas
Atsauksmes
Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.
Vēl nav atsauksmju. Esi pirmais!
Jautājumi
Is the DoorDash-MCP-Server open-source?
Yes, the project is open-source and maintained by Jordan Dalton.
Asked by Margaret Whitfield · Oct 19, 2025
What clients are supported by the DoorDash-MCP-Server?
The server supports various MCP clients, including Claude Desktop, Windsurf, and Cursor.
Asked by Jamal Carter · Aug 27, 2025
How do I build the DoorDash-MCP-Server?
To build the server, run 'npm install && npm run build', which compiles TypeScript files and generates a JSON output for client configuration.
Asked by Carmela Esposito · Aug 16, 2025
What is required to run the DoorDash-MCP-Server?
The server requires an API key to function properly, which can be set as an environment variable DOORDASH_API_KEY.
Asked by Wanjiru Kamau · Jul 4, 2025
Uzdod jautājumu
MCP Serveri alternatīvas

Atvērta pirmkoda MCP serveris, kas ļauj LLM darbināt reālus pārlūkus caur Playwright un pieejamības momentuzņēmumiem.

Pythona aģentu framework no Pydantic komandas uzdevumam veidot tipveidīgas GenAI lietotnes.

Adaptīvs atmiņas slānis, kas palīdz mākslīgā intelekta aģentiem mācīties no konteksta laika gaitā.

AI e-pasta asistents, kas organizē, sagatavo atbildes un palīdz ātrāk sasniegt inbox zero.

Atvērtā pirmkoda 24/7 vietējā ekrāna un audio ierakstīšana kontekstuāli izpratīgu AI lietotņu veidošanai

TypeScript bibliotēka par kārtību un pārvaldīšanu AI agentiem ar ievietotiem tooliem, memorijas un dažādu agentu strādniecību.

Apvieno Bankless Onchain API ar MCP

Python rīks, lai pārveidotu failus un ofisa dokumentus uz Markdown.
Trending now

Precīza Pildījuma Palīdzība ar Vispārējām Izskaidrojumiem

Dokumentu intelekta API, kas parse, dalās, OCR un izvelk strukturētus datus no kompleksām PDF, slaidēm un kalkulāciju tabulām.

Atvērts multimodāls 12B modelis, kas apstrādā iekavētus attēlus un tekstu ar 128K konteksta logu.

Finansētas atbildes, maksām uz klikšķi.
