TMDB MCP 服务器 AI 智能体
将您的工作流与 TMDB MCP 服务器集成，快速、可靠地访问 The Movie Database (TMDB) API，实现电影搜索、推荐、热门影片和全面电影数据。简化电影信息发现，并通过强大错误处理和无缝 Claude Desktop 兼容性实现内容自动化。
强大的电影搜索与发现
借助 TMDB MCP 服务器的高级电影搜索功能。可按标题或关键词即时搜索，获取热门电影，并获得量身定制的推荐——所有结果以结构化 JSON 返回，便于集成。非常适合构建娱乐仪表盘、内容应用和媒体机器人。
- search_movies.
- 通过标题或关键词查找电影，丰富元数据——获取评分、简介、类型、演员等信息。
- get_trending.
- 按天或周获取最热门电影，紧跟观众兴趣。
- get_recommendations.
- 根据选定电影 ID 获取个性化的电影推荐。
- 全面详情.
- 访问包括海报、导演、演员和精选评论在内的电影详细信息。
无缝 Claude Desktop 集成
轻松将 TMDB 数据连接到 Claude Desktop，实现 AI 驱动的电影查询和自动化。只需配置服务器凭证，即可为 Claude Desktop 应用即时赋能，获取实时电影信息、推荐和热门洞察。
- Claude Desktop 即插即用.
- 通过简单 JSON 配置，极速将 TMDB 服务器添加到 Claude Desktop，实现无缝自动化。
- 安全的 API 管理.
- 通过内置环境变量支持，保障您的 TMDB API 密钥安全。
- 极速部署.
- 支持 npm、Smithery 或直接克隆安装，快速上线。
强健的错误处理与开发体验
享受完善的错误管理机制，应对无效 API 密钥、网络异常和格式错误请求。TMDB MCP 服务器为开发者优化——TypeScript 支持、热重载和简明贡献流程，让集成与维护更加轻松。
- 完善的错误处理.
- 对无效 API 密钥、网络错误和无效请求均有用户友好的提示。
- 开发者友好.
- TypeScript 支持，热重载，易上手，文档清晰。
MCP 集成
可用的 TMDB MCP 集成工具
以下工具可作为 TMDB MCP 集成的一部分使用：
- search_movies
按标题或关键词搜索电影，获取包含相关详细信息的匹配电影列表。
- get_trending
获取指定时间窗口（如天或周）的热门电影及其详细信息。
- get_recommendations
基于特定电影 ID 获取推荐电影，返回精选建议片单。
让您的电影应用如虎添翼——集成 TMDB MCP 服务器
通过集成 TMDB MCP 服务器，轻松实现电影搜索、推荐与发现。立即开始，利用强大功能和无缝 Claude Desktop 支持，提升您的电影数据体验。
什么是 TMDB MCP 服务器
TMDB MCP 服务器由 Laksh-star 开发，是一个模块化连接器平台（MCP）服务器，可与 The Movie Database (TMDB) API 集成。其主要功能是无缝访问庞大的电影信息库，包括影片、演员、制作人员、类型、评分和评论等详情。该服务器旨在提供高级搜索能力、热门电影数据，以及基于用户查询的个性化推荐。它针对与 AI 智能体和应用（如 Claude Desktop）的集成进行了优化，使开发者和用户能够高效获取、分析和利用电影数据，适用于娱乐应用、聊天机器人和推荐系统等多种场景。服务器支持强大的错误处理、通过 Smithery 自动化部署，并以 MIT 许可证开源，是一个灵活且开发者友好的电影数据集成解决方案。
能力
TMDB MCP 服务器能做什么
TMDB MCP 服务器为访问、搜索和分析 The Movie Database 电影数据提供了一套强大功能。用户可获取详细电影信息、实时热门动态、个性化推荐，并将这些能力集成到应用或 AI 智能体中。
- 搜索电影
- 按标题或关键词查找影片，返回上映年份、简介和评分等详细信息。
- 获取电影推荐
- 基于特定电影 ID 获取个性化推荐，助力发现更多影片。
- 访问热门电影
- 浏览按天或周划分的热门影片，助用户紧跟流行动态。
- 获取详细电影数据
- 获取任意电影的类型、演员、导演和评论等全面信息。
- 与 AI 及应用集成
- 无缝对接 Claude Desktop 等平台，实现自动化电影数据工作流。
AI 智能体如何受益于 TMDB MCP 服务器
AI 智能体可借助 TMDB MCP 服务器提升用户交互体验，提供即时、丰富的电影数据。这让对话智能体、推荐机器人和娱乐平台能够输出精准搜索结果、相关电影推荐和最新热门信息。服务器结构化 JSON 响应和健壮的错误处理，使 AI 系统高效处理并呈现数据，提升电影发现和推荐场景下的总体用户体验。