Intégration du serveur Ticketmaster MCP

Que fait le serveur “Ticketmaster” MCP ?

Le serveur Ticketmaster MCP (Model Context Protocol) est un outil conçu pour connecter des assistants IA à l’API Discovery de Ticketmaster, permettant une intégration transparente avec des sources de données externes pour toutes les informations relatives aux événements. Ce serveur permet aux systèmes IA et aux développeurs de rechercher des événements, des lieux et des attractions via des requêtes flexibles, telles que des recherches par mots-clés, plages de dates, filtres de localisation et classifications d’événements. En fournissant à la fois des réponses structurées en JSON et lisibles par l’humain, le serveur Ticketmaster MCP améliore les workflows de développement dans les applications nécessitant des données événementielles à jour, des recherches de billets facilitées et des informations contextuelles pour divers cas d’usage. Il est particulièrement utile pour construire des assistants IA devant interagir avec l’écosystème Ticketmaster pour des tâches de découverte d’événements, recommandations et planification.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation ou le code disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou le code.

Liste des outils

• search_ticketmaster
  Permet la recherche d’événements, de lieux ou d’attractions via l’API Discovery Ticketmaster.
  • Paramètre requis :
    • type : Type de recherche (’event’, ‘venue’, ou ‘attraction’)
  • Paramètres optionnels :
    • keyword, startDate, endDate, city, stateCode, countryCode, venueId, attractionId, classificationName, format
  • Sortie :
    • JSON structuré ou texte lisible avec des détails tels que noms, dates, prix, lieux, URLs, images et classifications.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte d’événements pour les utilisateurs finaux
  Les assistants peuvent aider les utilisateurs à trouver des concerts, événements sportifs ou spectacles culturels dans une ville ou une plage de dates donnée.
• Recommandations personnalisées
  Les agents IA peuvent suggérer des événements selon les préférences, la localisation ou les catégories favorites de l’utilisateur, améliorant ainsi l’engagement.
• Recherche d’informations sur les lieux
  Les développeurs peuvent intégrer des fonctionnalités de recherche de lieux, permettant aux applications d’obtenir des détails sur les sites d’événements, adresses et accessibilité.
• Planification de voyage et d’événements
  Combinez les recherches d’événements avec la planification de déplacements, permettant aux assistants de suggérer des événements pendant le voyage d’un utilisateur.
• Exploration d’attractions
  Les applications peuvent fournir des informations sur les attractions, aidant les utilisateurs à découvrir de nouveaux artistes, spectacles ou options de divertissement.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Obtenez une clé API Ticketmaster (https://developer.ticketmaster.com/).
3. Repérez votre fichier de configuration Windsurf MCP.
4. Ajoutez la configuration du serveur Ticketmaster MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "ticketmaster": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@delorenj/mcp-server-ticketmaster"],
         "env": {
           "TICKETMASTER_API_KEY": "your-api-key-here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur est accessible dans Windsurf.

Claude

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Obtenez une clé API Ticketmaster.
3. Ouvrez votre configuration Claude MCP.
4. Insérez la configuration suivante :

   {
     "mcpServers": {
       "ticketmaster": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@delorenj/mcp-server-ticketmaster"],
         "env": {
           "TICKETMASTER_API_KEY": "your-api-key-here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez la configuration, redémarrez Claude et vérifiez la disponibilité.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Obtenez votre clé API Ticketmaster.
3. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Cursor.
4. Ajoutez le bloc serveur Ticketmaster MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "ticketmaster": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@delorenj/mcp-server-ticketmaster"],
         "env": {
           "TICKETMASTER_API_KEY": "your-api-key-here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez et redémarrez Cursor pour appliquer les changements.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Inscrivez-vous pour obtenir une clé API Ticketmaster.
3. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cline.
4. Ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "ticketmaster": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@delorenj/mcp-server-ticketmaster"],
         "env": {
           "TICKETMASTER_API_KEY": "your-api-key-here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Redémarrez Cline et vérifiez que le serveur MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API :
La configuration ci-dessus stocke la clé API de manière sécurisée via les variables d’environnement (bloc env dans le JSON).

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “ticketmaster” par le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation disponible, ce serveur MCP est simple à mettre en place et expose un outil unique, bien documenté. Cependant, il manque de fonctionnalités MCP avancées telles que des modèles de prompt, définitions de ressources, roots et sampling. Son score est modéré en raison d’une configuration et d’une utilisation claires mais d’une surface protocolaire limitée.

Score MCP