Intégration du serveur MCP TMDB

Que fait le serveur MCP « TMDB » ?

Le serveur MCP TMDB connecte les assistants IA à l’API The Movie Database (TMDB), offrant un accès transparent à une vaste base d’informations sur les films, des capacités de recherche et des recommandations. Agissant comme un pont entre les clients IA et TMDB, il permet des tâches telles que la recherche de films par titre ou mot-clé, la récupération d’informations détaillées sur un film spécifique, ainsi que l’obtention de films tendances ou de recommandations personnalisées. Cette intégration simplifie les workflows pour les développeurs d’applications de divertissement, chatbots ou fonctionnalités d’assistants, permettant aux systèmes IA d’interroger la base de films, gérer le contexte et interagir avec les ressources TMDB de façon programmatique. Le serveur MCP TMDB améliore les processus de développement en standardisant et en simplifiant l’accès et la présentation des données films issues de TMDB.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

• Films (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Fournit des informations complètes sur le film, notamment :
  • Titre et date de sortie
  • Note et résumé
  • Genres
  • URL de l’affiche
  • Informations sur le casting (5 principaux acteurs)
  • Réalisateur
  • Critiques sélectionnées
    Toutes les données sont retournées au format JSON.

Liste des outils

• search_movies
  Recherche de films par titre ou mots-clés. Retourne une liste de films avec titres, années de sortie, IDs, notes et résumés.

• get_recommendations
  Obtenez des recommandations de films à partir d’un ID TMDB donné. Retourne les 5 films recommandés avec détails.

• get_trending
  Récupère les films en tendance pour une période donnée (« day » ou « week »). Retourne les 10 films en tendance avec détails.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte et exploration de films
  Les développeurs peuvent permettre aux utilisateurs de découvrir de nouveaux films en interrogeant la vaste base TMDB, filtrant par mots-clés, genres ou popularité.

• Recommandations personnalisées
  Les assistants IA peuvent fournir des recommandations selon les films préférés de l’utilisateur, améliorant l’engagement dans les apps de divertissement.

• Suivi des tendances
  Les applications peuvent afficher les films en tendance (quotidien ou hebdomadaire) pour informer les utilisateurs du contenu populaire.

• Récupération de détails sur un film
  Les bots ou assistants peuvent fournir des informations approfondies sur un film : casting, réalisateur, critiques, etc., pour enrichir les réponses aux utilisateurs.

• Intégration chatbot divertissement
  S’intègre aux chatbots pour répondre en temps réel aux questions sur les films, acteurs et sorties à venir.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js (v18+), npm (v8+) et TypeScript sont installés.
2. Obtenez une clé API TMDB sur TMDB.
3. Ajoutez le serveur MCP TMDB à votre configuration :

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

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Définissez la clé API TMDB via la variable d’environnement pour la sécurité :

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

6. Vérifiez l’installation en lançant une requête test.

Claude

1. Vérifiez les prérequis (Node.js, npm, TypeScript) et obtenez une clé API TMDB.
2. Modifiez ~/Library/Application Support/Claude/config.json pour inclure :

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

3. Sauvegardez et redémarrez Claude Desktop.
4. Sécurisez la clé API avec une variable d’environnement :

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

5. Validez l’intégration en recherchant un film.

Cursor

1. Installez Node.js, npm, et récupérez une clé API TMDB.
2. Ouvrez les paramètres Cursor et localisez la configuration du serveur MCP.
3. Ajoutez :

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

4. Utilisez une variable d’environnement pour la clé API :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Installez Node.js, npm, et obtenez la clé API TMDB.
2. Trouvez le fichier de configuration MCP dans Cline.
3. Insérez :

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

4. Sécurisez la clé API :

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

5. Sauvegardez, redémarrez Cline et testez le serveur.

Remarque : Sécurisez toujours vos clés API à l’aide de variables d’environnement comme illustré ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer « tmdb » par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis :
Ce serveur MCP fournit de puissants outils cinéma et des instructions de configuration claires, mais n’inclut pas de modèles de prompts ni de support du sampling. Il est idéal pour les usages assistant ou chatbot de films, mais pourrait être plus complet avec des fonctionnalités MCP supplémentaires.

Score MCP

Note :
Sur la base des fonctionnalités, de la complétude et de la documentation disponibles, ce serveur MCP obtient une note de 7/10. Il est robuste pour les tâches liées au cinéma, mais l’absence de prompts et de sampling réduit sa polyvalence pour des workflows MCP plus larges.