Tripadvisor MCP Server

Cosa fa il server “Tripadvisor” MCP?

Il Tripadvisor MCP (Model Context Protocol) Server è un componente middleware che collega gli assistenti AI con la Content API di Tripadvisor, offrendo interfacce standardizzate per accedere a dati ricchi relativi ai viaggi. Utilizzando questo server, gli sviluppatori possono abilitare gli agenti AI a cercare località (hotel, ristoranti, attrazioni), recuperare informazioni dettagliate, recensioni e foto, ed effettuare ricerche basate su coordinate. Questo migliora i flussi di lavoro di sviluppo consentendo un’integrazione fluida dei dati di viaggio reali nelle applicazioni AI, supportando attività come scoperta di destinazioni, pianificazione viaggi e altro ancora. Il server supporta l’autenticazione tramite chiave API, il deployment con Docker e strumenti interattivi, risultando versatile per una vasta gamma di assistenti AI e piattaforme client.

Elenco dei Prompt

Nessun template prompt è specificato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• Ricerca di località
  Espone la possibilità di cercare hotel, ristoranti e attrazioni su Tripadvisor.
• Ottenere informazioni dettagliate sulla località
  Recupera informazioni complete su una località specifica (es. hotel, ristorante).
• Recuperare recensioni e foto
  Permette di ottenere recensioni e foto degli utenti per una determinata località Tripadvisor.
• Ricerca di località nelle vicinanze
  Consente di trovare luoghi vicini a coordinate specificate.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Ricerca destinazione
  Gli sviluppatori possono abilitare gli assistenti AI a cercare destinazioni di viaggio, hotel, ristoranti e attrazioni tramite l’interfaccia MCP standardizzata.
• Pianificazione viaggi
  Integra dati dettagliati sulle località, recensioni e foto in strumenti AI per itinerari o pianificazione viaggi.
• Raccomandazioni personalizzate
  Utilizza gli strumenti di ricerca e recupero recensioni del server per creare applicazioni AI che suggeriscono destinazioni o esperienze su misura delle preferenze dell’utente.
• Scoperta basata sulla posizione
  Supporta funzionalità “cosa c’è nelle vicinanze” per gli utenti cercando attrazioni o servizi in base alle coordinate geografiche.
• Aggregazione di contenuti per app di viaggio
  Aggrega e mostra dati Tripadvisor all’interno di app o chatbot di viaggio per fornire informazioni complete e aggiornate agli utenti finali.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere uv installato e la tua chiave API Tripadvisor.
2. Clona il repository e trova la directory tripadvisor-mcp.
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf per aggiungere il server MCP:
4. Inserisci il seguente JSON sotto l’oggetto mcpServers:

   {
     "tripadvisor": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "<full path to tripadvisor-mcp directory>",
         "run",
         "src/tripadvisor_mcp/main.py"
       ],
       "env": {
         "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
       }
     }
   }
   

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.

Claude

1. Ottieni la tua chiave API Tripadvisor dal Portale Sviluppatori Tripadvisor .
2. Clona il repository e trova la directory tripadvisor-mcp.
3. Nella configurazione di Claude Desktop, aggiungi:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<full path to tripadvisor-mcp directory>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Se incontri un errore ENOENT, imposta il percorso completo verso uv o imposta NO_UV=1.
5. Riavvia Claude Desktop per applicare le modifiche.

Cursor

1. Assicurati di avere Docker e la tua chiave API Tripadvisor pronte.
2. Costruisci l’immagine Docker:

   docker build -t tripadvisor-mcp-server .
   

3. Aggiungi la configurazione del server alle impostazioni di Cursor:

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

4. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Clona il repository e recupera la tua chiave API Tripadvisor.
2. Aggiungi la configurazione del server MCP al file di configurazione di Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<full path to tripadvisor-mcp directory>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salva il file e riavvia Cline.

Sicurezza delle chiavi API

Utilizza sempre variabili d’ambiente per conservare le chiavi API in modo sicuro. Esempio di configurazione:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo del MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flusso e collegandolo al tuo agente AI:

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

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

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

Panoramica

La nostra opinione

Questo MCP server è ben focalizzato e dedicato a un caso d’uso chiaro (dati Tripadvisor), offre strumenti essenziali per applicazioni AI legate ai viaggi e buone istruzioni per setup e deployment. Tuttavia, mancano dettagli su template di prompt, risorse MCP esplicite o funzionalità avanzate MCP come radici e sampling.

Valutazione: 6/10 — Solido, funzionale, ma con profondità MCP limitata.

Punteggio MCP