Integración del Servidor MCP de TMDB

¿Qué hace el Servidor MCP de “TMDB”?

El Servidor MCP de TMDB conecta asistentes de IA con la API de The Movie Database (TMDB), proporcionando acceso fluido a información detallada de películas, capacidades de búsqueda y recomendaciones cinematográficas. Sirviendo de puente entre clientes de IA y TMDB, permite tareas como buscar películas por título o palabra clave, recuperar información detallada de filmes específicos y obtener películas en tendencia o recomendaciones personalizadas. Esta integración agiliza los flujos de trabajo para desarrolladores que crean aplicaciones, chatbots o funciones de asistentes relacionadas con el entretenimiento, permitiendo que los sistemas de IA consulten bases de datos de películas, gestionen información contextual e interactúen programáticamente con los recursos de TMDB. El Servidor MCP de TMDB mejora los procesos de desarrollo al estandarizar y simplificar cómo los agentes de IA acceden y presentan datos de películas de TMDB.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en la documentación disponible.

Lista de Recursos

• Películas (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Proporciona detalles completos de una película, incluyendo:
  • Título y fecha de estreno
  • Calificación y sinopsis
  • Géneros
  • URL del póster
  • Información del elenco (top 5 actores)
  • Director
  • Reseñas seleccionadas
    Todos los datos se devuelven en formato JSON.

Lista de Herramientas

• search_movies
  Busca películas por título o palabras clave. Devuelve una lista de películas con títulos, años de estreno, IDs, calificaciones y sinopsis.

• get_recommendations
  Obtiene recomendaciones de películas basadas en un ID específico de TMDB. Devuelve las 5 mejores películas recomendadas con detalles.

• get_trending
  Recupera películas en tendencia para una ventana de tiempo especificada (“día” o “semana”). Devuelve las 10 películas más populares con detalles.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Descubrimiento y Exploración de Películas
  Los desarrolladores pueden permitir a los usuarios descubrir nuevas películas consultando la vasta base de datos de TMDB, filtrando por palabras clave, géneros o popularidad.

• Recomendaciones Personalizadas
  Los asistentes de IA pueden obtener recomendaciones de películas basadas en los filmes favoritos de un usuario, mejorando el engagement en apps de entretenimiento.

• Monitoreo de Tendencias
  Las aplicaciones pueden mostrar películas en tendencia (diarias o semanales), manteniendo a los usuarios informados sobre el contenido más popular.

• Obtención de Detalles de Películas
  Bots o asistentes pueden proporcionar información profunda sobre una película, incluyendo elenco, director, reseñas y más, enriqueciendo las consultas de usuario.

• Integración con Chatbots de Entretenimiento
  Integra con chatbots para responder en tiempo real preguntas de usuarios sobre películas, actores y próximos estrenos.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js (v18+), npm (v8+) y TypeScript instalados.
2. Obtén una clave API de TMDB desde TMDB.
3. Añade el Servidor MCP de TMDB a tu configuración:

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

4. Guarda tu configuración y reinicia Windsurf.
5. Establece la clave API de TMDB mediante variable de entorno para mayor seguridad:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "tu_api_key_aquí"
     }
   }
   

6. Verifica la configuración ejecutando una consulta de prueba.

Claude

1. Confirma los prerrequisitos (Node.js, npm, TypeScript) y obtén una clave API de TMDB.
2. Edita ~/Library/Application Support/Claude/config.json para incluir:

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

3. Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop.
4. Protege tu clave API con variables de entorno:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "tu_api_key_aquí"
     }
   }
   

5. Valida la integración buscando una película.

Cursor

1. Instala Node.js, npm y obtén una clave API de TMDB.
2. Abre los ajustes de Cursor y localiza la configuración del servidor MCP.
3. Añade lo siguiente:

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

4. Usa una variable de entorno para la clave API:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "tu_api_key_aquí"
     }
   }
   

5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Prepara Node.js, npm y obtén la clave API de TMDB.
2. Busca el archivo de configuración MCP en Cline.
3. Inserta:

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

4. Protege la clave API:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "tu_api_key_aquí"
     }
   }
   

5. Guarda, reinicia Cline y prueba el servidor.

Nota: Siempre protege tus claves API usando variables de entorno como se muestra arriba.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “tmdb” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión:
Este servidor MCP ofrece sólidas herramientas de datos de películas e instrucciones de configuración claras, pero carece de plantillas de prompts y soporte de muestreo. Es adecuado para casos de uso de entretenimiento y asistentes de películas, aunque podría ser más completo con características MCP adicionales.

Puntuación MCP

Valoración:
Según las características disponibles, su completitud y documentación, este servidor MCP logra una puntuación de 7/10. Es robusto para tareas relacionadas con películas, pero la ausencia de soporte de prompts y muestreo reduce su versatilidad para flujos de trabajo MCP más amplios.