Tripadvisor MCP Server

Tripadvisor MCP Server

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.

Hvad laver “Tripadvisor” MCP Server?

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.

Liste over Prompts

Der er ingen prompt-skabeloner angivet i repositoryet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Der er ingen eksplicitte MCP-ressourcer beskrevet i repositoryet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

  • Søg efter steder
    Gør det muligt at søge efter hoteller, restauranter og seværdigheder på Tripadvisor.
  • Hent detaljeret stedinformation
    Henter omfattende information om et specifikt sted (f.eks. hotel, restaurant).
  • Hent anmeldelser og billeder
    Muliggør hentning af brugeranmeldelser og billeder for et givent Tripadvisor-sted.
  • Søg nærliggende steder
    Giver mulighed for at finde steder nær angivne koordinater.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Destinationssøgning
    Udviklere kan gøre det muligt for AI-assistenter at søge efter rejsemål, hoteller, restauranter og seværdigheder via det standardiserede MCP-interface.
  • Rejseplanlægning
    Integrer detaljerede steddata, anmeldelser og billeder i AI-drevne rejseplanlægningsværktøjer eller rejseplaner.
  • Personlige anbefalinger
    Brug serverens søge- og anmeldelsesværktøjer til at bygge AI-applikationer, der foreslår destinationer eller oplevelser tilpasset brugerens præferencer.
  • Stedsbaseret opdagelse
    Understøt “hvad er i nærheden”-funktioner for brugere ved at søge efter seværdigheder eller faciliteter baseret på geografiske koordinater.
  • Indholdsaggregering til rejseapps
    Saml og vis Tripadvisor-data i rejseapps eller chatbots for at give omfattende og opdateret information til slutbrugeren.

Sådan opsættes det

Windsurf

  1. Sørg for, at du har uv installeret og din Tripadvisor API-nøgle.
  2. Klon repositoryet og find mappen tripadvisor-mcp.
  3. Rediger din Windsurf-konfigurationsfil for at tilføje MCP-serveren:
  4. Indsæt følgende JSON under objektet 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"
        }
      }
    }
    
  5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.

Claude

  1. Hent din Tripadvisor API-nøgle fra Tripadvisor Developer Portal.
  2. Klon repositoryet og find mappen tripadvisor-mcp.
  3. I din Claude Desktop-konfiguration skal du tilføje:
    {
      "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"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Hvis du støder på en ENOENT-fejl, så angiv den fulde sti til uv eller sæt NO_UV=1.
  5. Genstart Claude Desktop for at anvende ændringerne.

Cursor

  1. Sørg for, at du har Docker og din Tripadvisor API-nøgle klar.
  2. Byg Docker-imaget:
    docker build -t tripadvisor-mcp-server .
    
  3. Tilføj serverkonfigurationen til Cursors indstillinger:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "--rm",
            "-i",
            "-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
            "tripadvisor-mcp-server"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor.

Cline

  1. Klon repositoryet og hent din Tripadvisor API-nøgle.
  2. Tilføj MCP-serverkonfigurationen til Clines konfigurationsfil:
    {
      "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"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Gem filen og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

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"
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtAngivet i README
Liste over PromptsIkke angivet
Liste over RessourcerIkke angivet
Liste over VærktøjerVærktøjer beskrevet i README og funktionsafsnittet
Sikring af API-nøglerBrug af miljøvariabler beskrevet i README
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke nævnt

Vores vurdering

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.

MCP-score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal Forks4
Antal Stjerner30

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Tripadvisor MCP Server?

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.

Hvilke funktioner tilbyder Tripadvisor MCP Server?

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.

Hvordan opsætter jeg Tripadvisor MCP Server med mit AI-workflow?

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.

Hvordan holder I API-nøgler sikre?

Opbevar altid API-nøgler i miljøvariabler og hardcod aldrig nøgler i dine konfigurationsfiler. Se eksempler på opsætning af miljøvariabler i dokumentationen for bedste praksis.

Hvilke anvendelsesmuligheder har denne MCP-server?

Anvendelsesmuligheder inkluderer integration af destinationssøgning, rejseplanlægning, personlige rejseanbefalinger, lokalitetsbaseret opdagelse og indholdsaggregering i AI-drevne rejseapps eller chatbots.

Integrer Tripadvisor-data i dine AI-løsninger

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!

Lær mere

map-traveler MCP Server
map-traveler MCP Server

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...

4 min læsning
MCP Server Geographic AI +5
Campertunity MCP Server Integration
Campertunity MCP Server Integration

Campertunity MCP Server Integration

Campertunity MCP Server forbinder AI-assistenter og udviklerværktøjer med omfattende camping- og friluftsdata, hvilket muliggør søgning efter campingpladser, ti...

4 min læsning
Camping Outdoors +5
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4