
map-traveler MCP Server
map-traveler MCP Server gør det muligt for AI-assistenter og arbejdsgange at interagere med virtuelle kort, simulere rejser, hente geografisk information og giv...
Tripadvisor MCP Server til FlowHunt gør det nemt for AI-assistenter at få adgang til og interagere med Tripadvisor-data i realtid, hvilket driver smart rejsesøgning, anbefalinger og meget mere i dine AI-apps.
Tripadvisor MCP (Model Context Protocol) Server er en middleware-komponent, der forbinder AI-assistenter med Tripadvisor Content API og tilbyder standardiserede interfaces til adgang til rige rejserelaterede data. Ved at bruge denne server kan udviklere give AI-agenter mulighed for at søge efter steder (hoteller, restauranter, seværdigheder), hente detaljeret information, anmeldelser og billeder samt udføre søgninger baseret på koordinater. Dette forbedrer udviklingsprocesser ved at muliggøre problemfri integration af virkelige rejsedata i AI-drevne applikationer og understøtter opgaver som destinationsopdagelse, rejseplanlægning og meget mere. Serveren understøtter API-nøgle-godkendelse, Docker-udrulning og interaktive værktøjer, hvilket gør den alsidig til en række AI-assistenter og klientplatforme.
Der er ingen prompt-skabeloner angivet i repositoryet eller dokumentationen.
Der er ingen eksplicitte MCP-ressourcer beskrevet i repositoryet eller dokumentationen.
uv
installeret og din Tripadvisor API-nøgle.tripadvisor-mcp
.mcpServers
:{
"tripadvisor": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<fuld sti til tripadvisor-mcp mappen>",
"run",
"src/tripadvisor_mcp/main.py"
],
"env": {
"TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
tripadvisor-mcp
.{
"mcpServers": {
"tripadvisor": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<fuld sti til tripadvisor-mcp mappen>",
"run",
"src/tripadvisor_mcp/main.py"
],
"env": {
"TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
ENOENT
-fejl, så angiv den fulde sti til uv
eller sæt NO_UV=1
.docker build -t tripadvisor-mcp-server .
{
"mcpServers": {
"tripadvisor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"-i",
"-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
"tripadvisor-mcp-server"
],
"env": {
"TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tripadvisor": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<fuld sti til tripadvisor-mcp mappen>",
"run",
"src/tripadvisor_mcp/main.py"
],
"env": {
"TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
Brug altid miljøvariabler til at opbevare API-nøgler for at sikre dem. Eksempel på konfiguration:
{
"env": {
"TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {
"api_key": "TRIPADVISOR_API_KEY"
}
}
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:
{
"tripadvisor": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når du har konfigureret det, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “tripadvisor” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Angivet i README |
Liste over Prompts | ⛔ | Ikke angivet |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ikke angivet |
Liste over Værktøjer | ✅ | Værktøjer beskrevet i README og funktionsafsnittet |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Brug af miljøvariabler beskrevet i README |
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Denne MCP-server er velafgrænset og fokuseret på et klart anvendelsesområde (Tripadvisor-data), leverer essentielle værktøjer til rejserelaterede AI-applikationer og gode instruktioner til opsætning og udrulning. Dog mangler den detaljer om prompt-skabeloner, eksplicitte MCP-ressourcer eller avancerede MCP-funktioner som roots og sampling.
Bedømmelse: 6/10 — Solid, funktionel, men med begrænset MCP-specifik dybde.
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal Forks | 4 |
Antal Stjerner | 30 |
Tripadvisor MCP Server er en middleware, der forbinder AI-assistenter til Tripadvisor Content API og muliggør standardiseret adgang til rejserelaterede data såsom steder, anmeldelser og billeder. Den giver AI-applikationer mulighed for at udføre søgninger, hente detaljer og forbedre brugeroplevelser med virkelige rejsedata.
Den tilbyder værktøjer til at søge efter steder (hoteller, restauranter, seværdigheder), hente detaljeret information, få adgang til anmeldelser og billeder samt finde nærliggende steder ved hjælp af koordinater – alt sammen via et standardiseret interface til AI-workflows.
Opsætningen indebærer at konfigurere din klient (f.eks. Windsurf, Claude, Cursor eller Cline) med MCP-serverdetaljer og din Tripadvisor API-nøgle. Hver integrationsmetode er fuldt dokumenteret i serverens instruktioner og kræver typisk redigering af en konfigurationsfil og genstart af din klient.
Opbevar altid API-nøgler i miljøvariabler og hardcod aldrig nøgler i dine konfigurationsfiler. Se eksempler på opsætning af miljøvariabler i dokumentationen for bedste praksis.
Anvendelsesmuligheder inkluderer integration af destinationssøgning, rejseplanlægning, personlige rejseanbefalinger, lokalitetsbaseret opdagelse og indholdsaggregering i AI-drevne rejseapps eller chatbots.
Giv dine AI-agenter og chatbots adgang til opdaterede rejsedata, anmeldelser og anbefalinger via Tripadvisor MCP Server. Begynd at bygge intelligente rejseoplevelser allerede i dag!
map-traveler MCP Server gør det muligt for AI-assistenter og arbejdsgange at interagere med virtuelle kort, simulere rejser, hente geografisk information og giv...
Campertunity MCP Server forbinder AI-assistenter og udviklerværktøjer med omfattende camping- og friluftsdata, hvilket muliggør søgning efter campingpladser, ti...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...