Servidor MCP de Tripadvisor

¿Qué hace el Servidor MCP de “Tripadvisor”?

El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Tripadvisor es un componente middleware que conecta asistentes de IA con la API de Contenido de Tripadvisor, ofreciendo interfaces estandarizadas para acceder a datos turísticos enriquecidos. Al aprovechar este servidor, los desarrolladores pueden potenciar agentes de IA para buscar ubicaciones (hoteles, restaurantes, atracciones), recuperar información detallada, reseñas y fotos, y realizar búsquedas basadas en coordenadas. Esto mejora los flujos de desarrollo al permitir la integración fluida de datos reales de viajes en aplicaciones impulsadas por IA, apoyando tareas como descubrimiento de destinos, planificación de viajes y más. El servidor soporta autenticación por clave API, despliegue en Docker y herramientas interactivas, lo que lo hace versátil para una variedad de asistentes de IA y plataformas cliente.

Lista de Prompts

No se especifican plantillas de prompt en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• Buscar ubicaciones
  Permite buscar hoteles, restaurantes y atracciones en Tripadvisor.
• Obtener información detallada de una ubicación
  Recupera información completa sobre una ubicación específica (por ejemplo, hotel, restaurante).
• Recuperar reseñas y fotos
  Permite la obtención de reseñas de usuarios y fotos para una ubicación de Tripadvisor.
• Buscar ubicaciones cercanas
  Permite encontrar ubicaciones cerca de coordenadas especificadas.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Búsqueda de Destinos
  Los desarrolladores pueden habilitar que los asistentes de IA busquen destinos de viaje, hoteles, restaurantes y atracciones utilizando la interfaz MCP estandarizada.
• Planificación de Viajes
  Integra datos detallados de ubicaciones, reseñas y fotos en herramientas de planificación de itinerarios o viajes impulsadas por IA.
• Recomendaciones Personalizadas
  Utiliza las herramientas de búsqueda y recuperación de reseñas del servidor para crear aplicaciones de IA que sugieran destinos o experiencias adaptadas a las preferencias del usuario.
• Descubrimiento Basado en Ubicación
  Soporta funciones de “¿qué hay cerca?” para los usuarios buscando atracciones o servicios basados en coordenadas geográficas.
• Agregación de Contenido para Apps de Viaje
  Agrega y muestra datos de Tripadvisor dentro de aplicaciones de viaje o chatbots para proporcionar información exhaustiva y actualizada a los usuarios finales.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado uv y tu clave API de Tripadvisor.
2. Clona el repositorio y localiza el directorio tripadvisor-mcp.
3. Edita tu archivo de configuración de Windsurf para añadir el servidor MCP:
4. Inserta el siguiente JSON bajo el objeto mcpServers:

   {
     "tripadvisor": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "<ruta completa al directorio tripadvisor-mcp>",
         "run",
         "src/tripadvisor_mcp/main.py"
       ],
       "env": {
         "TRIPADVISOR_API_KEY": "tu_clave_api_aquí"
       }
     }
   }
   

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.

Claude

1. Obtén tu clave API de Tripadvisor desde el Portal de Desarrolladores de Tripadvisor.
2. Clona el repositorio y localiza el directorio tripadvisor-mcp.
3. En la configuración de Claude Desktop, añade:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<ruta completa al directorio tripadvisor-mcp>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "tu_clave_api_aquí"
         }
       }
     }
   }
   

4. Si encuentras un error ENOENT, indica la ruta completa a uv o configura NO_UV=1.
5. Reinicia Claude Desktop para aplicar los cambios.

Cursor

1. Asegúrate de tener Docker y tu clave API de Tripadvisor a mano.
2. Construye la imagen Docker:

   docker build -t tripadvisor-mcp-server .
   

3. Añade la configuración del servidor a los ajustes de Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
           "tripadvisor-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "tu_clave_api_aquí"
         }
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Clona el repositorio y consigue tu clave API de Tripadvisor.
2. Añade la configuración del servidor MCP al archivo de configuración de Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<ruta completa al directorio tripadvisor-mcp>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "tu_clave_api_aquí"
         }
       }
     }
   }
   

3. Guarda el archivo y reinicia Cline.

Seguridad de las Claves API

Utiliza siempre variables de entorno para almacenar las claves API de forma segura. Ejemplo de configuración:

{
  "env": {
    "TRIPADVISOR_API_KEY": "tu_clave_api_aquí"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "TRIPADVISOR_API_KEY"
  }
}

Cómo usar este MCP en los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza por añadir el componente MCP a tu flujo y conéctalo a tu agente de IA:

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

{
  "tripadvisor": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tumcpserver.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

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

Resumen

Nuestra opinión

Este servidor MCP está bien enfocado y orientado a un caso de uso claro (datos de Tripadvisor), proporcionando herramientas esenciales para aplicaciones de IA relacionadas con viajes y buenas instrucciones para la configuración y el despliegue. Sin embargo, carece de detalles sobre plantillas de prompts, recursos MCP explícitos o características avanzadas de MCP como raíces y sampling.

Puntuación: 6/10 — Sólido y funcional, pero con profundidad limitada en características específicas de MCP.

Puntuación MCP