TMDB MCP Server Integration

Was macht der “TMDB” MCP Server?

Der TMDB MCP Server verbindet KI-Assistenten mit der The Movie Database (TMDB) API und bietet einen nahtlosen Zugang zu umfangreichen Filminformationen, Suchfunktionen und Filmempfehlungen. Als Brücke zwischen KI-Clients und TMDB ermöglicht er Aufgaben wie die Suche nach Filmen per Titel oder Stichwort, das Abrufen detaillierter Informationen zu bestimmten Filmen sowie das Erhalten von Trendfilmen oder personalisierten Empfehlungen. Diese Integration vereinfacht Workflows für Entwickler, die Entertainment-Anwendungen, Chatbots oder Assistenten-Features bauen, indem KI-Systeme Filmdatenbanken abfragen, Kontextinformationen verwalten und TMDB-Ressourcen programmatisch nutzen können. Der TMDB MCP Server verbessert Entwicklungsprozesse, indem er den Zugriff auf und die Darstellung von Filmdaten aus TMDB für KI-Agenten standardisiert und vereinfacht.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

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Liste der Ressourcen

• Filme (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Bietet umfassende Filmdetails, darunter:
  • Titel und Veröffentlichungsdatum
  • Bewertung und Übersicht
  • Genres
  • Poster-URL
  • Besetzungsinformationen (Top 5 Schauspieler)
  • Regisseur
  • Ausgewählte Rezensionen
    Alle Daten werden im JSON-Format zurückgegeben.

Liste der Tools

• search_movies
  Sucht Filme nach Titel oder Stichwörtern. Gibt eine Liste von Filmen mit Titeln, Erscheinungsjahren, IDs, Bewertungen und Zusammenfassungen zurück.

• get_recommendations
  Holt Filmempfehlungen basierend auf einer bestimmten TMDB-Film-ID. Gibt die Top 5 empfohlenen Filme mit Details zurück.

• get_trending
  Ruft Trendfilme für ein angegebenes Zeitfenster (“day” oder “week”) ab. Gibt die Top 10 Trendfilme mit Details aus.

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Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Filmentdeckung und -exploration
  Entwickler können Nutzern ermöglichen, neue Filme in der umfangreichen TMDB-Datenbank zu entdecken – gefiltert nach Stichwort, Genre oder Beliebtheit.

• Personalisierte Empfehlungen
  KI-Assistenten können Filmempfehlungen auf Basis der Lieblingsfilme eines Nutzers abrufen und so die Nutzerbindung in Entertainment-Apps steigern.

• Trendüberwachung
  Anwendungen können Trendfilme (täglich oder wöchentlich) anzeigen, um Nutzer über beliebte Inhalte zu informieren.

• Abruf von Filmdetails
  Bots oder Assistenten liefern detaillierte Filminformationen, einschließlich Besetzung, Regie, Rezensionen u.v.m., und verbessern so Nutzeranfragen.

• Integration in Unterhaltungs-Chatbots
  Integration in Chatbots, um Nutzerfragen zu Filmen, Schauspielern und kommenden Veröffentlichungen in Echtzeit zu beantworten.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18+), npm (v8+) und TypeScript installiert sind.
2. Beantragen Sie einen TMDB API-Schlüssel bei TMDB .
3. Fügen Sie den TMDB MCP Server Ihrer Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Setzen Sie den TMDB API-Schlüssel als Umgebungsvariable zur Sicherheit:

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

6. Überprüfen Sie die Einrichtung mit einer Testabfrage.

Claude

1. Prüfen Sie die Voraussetzungen (Node.js, npm, TypeScript) und beantragen Sie einen TMDB API-Schlüssel.
2. Bearbeiten Sie ~/Library/Application Support/Claude/config.json und fügen Sie Folgendes hinzu:

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

3. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu.
4. Sichern Sie Ihren API-Schlüssel mit einer Umgebungsvariable:

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

5. Validieren Sie die Integration, indem Sie nach einem Film suchen.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, npm und holen Sie einen TMDB API-Schlüssel.
2. Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen und suchen Sie die MCP-Server-Konfiguration.
3. Fügen Sie Folgendes hinzu:

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

4. Nutzen Sie eine Umgebungsvariable für den API-Schlüssel:

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

5. Speichern und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Richten Sie Node.js, npm ein und holen Sie den TMDB API-Schlüssel.
2. Suchen Sie die MCP-Konfigurationsdatei in Cline.
3. Fügen Sie ein:

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

4. Sichern Sie den API-Schlüssel:

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

5. Speichern, starten Sie Cline neu und testen Sie den Server.

Hinweis: Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen zur sicheren Speicherung Ihrer API-Schlüssel wie oben gezeigt.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurations-Panel zu öffnen. Tragen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich die Details Ihres MCP-Servers im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “tmdb” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-Adresse anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung:
Dieser MCP Server bietet starke Filmdaten-Tools und eine klare Einrichtung, es fehlen jedoch Prompt-Vorlagen und Sampling-Unterstützung. Für Unterhaltungs- und Filmassistenten-Anwendungen bestens geeignet, könnte aber mit zusätzlichen MCP-Funktionen noch umfassender werden.

MCP Score

Bewertung:
Basierend auf verfügbaren Features, Vollständigkeit und Dokumentation erreicht dieser MCP Server eine 7/10. Für filmbezogene Aufgaben ist er robust, aber fehlende Prompt- und Sampling-Unterstützung schränken die Vielseitigkeit für breitere MCP-Workflows ein.