Integrace TMDB MCP serveru

K čemu slouží „TMDB“ MCP Server?

TMDB MCP Server propojuje AI asistenty s API The Movie Database (TMDB) a poskytuje plynulý přístup k rozsáhlým informacím o filmech, možnostem vyhledávání i filmovým doporučením. Funguje jako most mezi AI klienty a TMDB, umožňuje úkoly jako vyhledávání filmů podle názvu či klíčového slova, získávání detailních informací o konkrétních filmech a získávání trendových filmů nebo personalizovaných doporučení. Tato integrace zjednodušuje pracovní toky vývojářům, kteří staví aplikace, chatboty nebo asistentní funkce zaměřené na zábavu, a umožňuje AI systémům dotazovat se na filmové databáze, spravovat kontextová data i pracovat s TMDB programově. TMDB MCP Server zefektivňuje vývoj tím, že standardizuje a zjednodušuje přístup AI agentů k filmovým datům z TMDB.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

• Filmy (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Poskytuje komplexní informace o filmu, včetně:
  • Název a datum vydání
  • Hodnocení a přehled
  • Žánry
  • URL plakátu
  • Informace o obsazení (top 5 herců)
  • Režisér
  • Vybrané recenze
    Všechna data jsou vrácena ve formátu JSON.

Seznam nástrojů

• search_movies
  Vyhledávání filmů podle názvu nebo klíčových slov. Vrací seznam filmů s názvy, rokem vydání, ID, hodnocením a stručným přehledem.

• get_recommendations
  Získání filmových doporučení na základě konkrétního TMDB ID filmu. Vrací top 5 doporučených filmů s detaily.

• get_trending
  Načtení trendových filmů pro zadané časové období („den“ nebo „týden“). Vrací top 10 aktuálně trendujících filmů s detaily.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Případy použití tohoto MCP serveru

• Objevování a průzkum filmů
  Vývojáři mohou uživatelům umožnit objevovat nové filmy dotazováním do rozsáhlé TMDB databáze s možností filtrování podle klíčových slov, žánrů nebo popularity.

• Personalizovaná doporučení
  AI asistenti mohou poskytovat filmová doporučení podle oblíbených filmů uživatele a tím zvýšit angažovanost v zábavních aplikacích.

• Monitoring trendů
  Aplikace mohou zobrazovat aktuálně trendující filmy (denně či týdně) a informovat uživatele o populárním obsahu.

• Získání detailů o filmech
  Boti nebo asistenti mohou poskytovat detailní informace o filmech, včetně obsazení, režiséra, recenzí a dalších údajů, což zlepšuje odpovědi na dotazy uživatelů.

• Integrace do zábavních chatbotů
  Integrace s chatboty pro odpovídání na otázky uživatelů ohledně filmů, herců i nadcházejících premiér v reálném čase.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js (v18+), npm (v8+) a TypeScript.
2. Získejte TMDB API klíč z TMDB .
3. Přidejte TMDB MCP Server do své konfigurace:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Nastavte TMDB API klíč pomocí proměnné prostředí pro bezpečnost:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

6. Ověřte nastavení spuštěním testovacího dotazu.

Claude

1. Potvrďte požadavky (Node.js, npm, TypeScript) a získejte TMDB API klíč.
2. Upravte ~/Library/Application Support/Claude/config.json a vložte:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

3. Uložte konfiguraci a restartujte Claude Desktop.
4. Zabezpečte svůj API klíč pomocí proměnné prostředí:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

5. Ověřte integraci vyhledáním filmu.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js, npm a získejte TMDB API klíč.
2. Otevřete nastavení Cursoru a najděte konfiguraci MCP serveru.
3. Přidejte následující:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Použijte proměnnou prostředí pro API klíč:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cursor.

Cline

1. Nastavte Node.js, npm a získejte TMDB API klíč.
2. Najděte konfigurační soubor MCP v Cline.
3. Vložte:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zabezpečte API klíč:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

5. Uložte, restartujte Cline a otestujte server.

Poznámka: Vždy zabezpečte své API klíče pomocí proměnných prostředí, jak je uvedeno výše.

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "tmdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude mít AI agent možnost tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit „tmdb“ na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresu tou vaší.

Přehled

Náš názor:
Tento MCP server poskytuje silné nástroje pro práci s filmovými daty a přehledný návod k nastavení, ale chybí mu šablony promptů a podpora vzorkování. Je velmi vhodný pro zábavní a filmové asistenty, i když by mohl být komplexnější s dalšími funkcemi MCP.

MCP Skóre

Hodnocení:
Na základě dostupných funkcí, úplnosti a dokumentace získává tento MCP server 7/10. Je robustní pro filmové úlohy, ale absence promptů a podpory vzorkování snižuje jeho univerzálnost pro širší MCP pracovní toky.