Integrazione TMDB MCP Server

Cosa fa il “TMDB” MCP Server?

Il TMDB MCP Server collega gli assistenti AI con l’API di The Movie Database (TMDB), offrendo accesso immediato a un’ampia gamma di informazioni sui film, funzionalità di ricerca e raccomandazioni. Agendo da ponte tra i client AI e TMDB, permette attività come la ricerca di film per titolo o parola chiave, il recupero di informazioni dettagliate su film specifici e l’ottenimento di film di tendenza o raccomandazioni personalizzate. Questa integrazione semplifica i workflow per gli sviluppatori che realizzano applicazioni, chatbot o funzionalità di assistenza legate all’intrattenimento, permettendo ai sistemi AI di interrogare database di film, gestire informazioni contestuali e interagire con le risorse TMDB in modo programmato. Il TMDB MCP Server migliora i processi di sviluppo standardizzando e semplificando il modo in cui gli agenti AI accedono e presentano i dati dei film da TMDB.

Elenco dei prompt

Nessun template di prompt è menzionato nella documentazione disponibile.

Elenco delle risorse

• Film (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Fornisce dettagli completi sul film, tra cui:
  • Titolo e data di uscita
  • Valutazione e descrizione
  • Generi
  • URL del poster
  • Informazioni sul cast (top 5 attori)
  • Regista
  • Recensioni selezionate
    Tutti i dati sono restituiti in formato JSON.

Elenco degli strumenti

• search_movies
  Cerca film tramite titolo o parole chiave. Restituisce un elenco di film con titoli, anni di uscita, ID, valutazioni e descrizioni.

• get_recommendations
  Ottieni raccomandazioni di film basate su un ID film TMDB specifico. Restituisce i 5 film consigliati con dettagli.

• get_trending
  Recupera i film di tendenza per una finestra temporale specificata (“day” o “week”). Restituisce i 10 film di tendenza principali con dettagli.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Scoperta ed esplorazione di film
  Gli sviluppatori possono abilitare gli utenti a scoprire nuovi film interrogando l’ampio database di TMDB, filtrando per parole chiave, generi o popolarità.

• Raccomandazioni personalizzate
  Gli assistenti AI possono recuperare suggerimenti di film basati sui film preferiti dell’utente, migliorando l’engagement nelle app di intrattenimento.

• Monitoraggio delle tendenze
  Le applicazioni possono mostrare i film di tendenza (giornalieri o settimanali), mantenendo gli utenti aggiornati sui contenuti più popolari.

• Recupero dettagli film
  Bot o assistenti possono fornire informazioni approfondite sui film, incluso cast, regista, recensioni e altro, migliorando le richieste degli utenti.

• Integrazione con chatbot di intrattenimento
  Integra con chatbot per rispondere in tempo reale alle domande degli utenti su film, attori e prossime uscite.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js (v18+), npm (v8+) e TypeScript siano installati.
2. Ottieni una chiave API TMDB da TMDB.
3. Aggiungi il TMDB MCP Server alla tua configurazione:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Imposta la chiave API TMDB tramite variabile d’ambiente per la sicurezza:

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

6. Verifica la configurazione eseguendo una query di prova.

Claude

1. Conferma i prerequisiti (Node.js, npm, TypeScript) e ottieni una chiave API TMDB.
2. Modifica ~/Library/Application Support/Claude/config.json per includere:

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

3. Salva la configurazione e riavvia Claude Desktop.
4. Proteggi la tua chiave API con le variabili d’ambiente:

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

5. Valida l’integrazione cercando un film.

Cursor

1. Installa Node.js, npm e ottieni una chiave API TMDB.
2. Apri le impostazioni di Cursor e individua la configurazione MCP server.
3. Aggiungi quanto segue:

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

4. Utilizza una variabile d’ambiente per la chiave API:

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

5. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Configura Node.js, npm e ottieni la chiave API TMDB.
2. Trova il file di configurazione MCP in Cline.
3. Inserisci:

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

4. Proteggi la chiave API:

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

5. Salva, riavvia Cline e testa il server.

Nota: Proteggi sempre le tue chiavi API usando variabili d’ambiente come mostrato sopra.

Come usare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “tmdb” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione:
Questo server MCP offre ottimi strumenti per i dati sui film e istruzioni di setup chiare, ma manca di template di prompt e supporto al sampling. È ben adatto per casi d’uso di assistenti e intrattenimento cinematografico, sebbene potrebbe essere più completo con ulteriori funzionalità MCP.

MCP Score

Valutazione:
In base alle funzionalità disponibili, completezza e documentazione, questo MCP server ottiene un 7/10. È robusto per attività legate ai film, ma la mancanza di prompt e supporto sampling ne riduce la versatilità per workflow MCP più ampi.