Tripadvisor MCPサーバー

「Tripadvisor」MCPサーバーの役割

Tripadvisor MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとTripadvisor Content APIを接続するミドルウェアコンポーネントで、旅行関連データへの標準化されたインターフェースを提供します。このサーバーを活用することで、開発者はAIエージェントにロケーション（ホテル・レストラン・観光地）の検索、詳細情報・レビュー・写真の取得、座標検索などを実現できます。これにより現実の旅行データをAIアプリにシームレス統合でき、目的地発見や旅程計画などを支援します。APIキー認証、Dockerデプロイ、インタラクティブツールにも対応し、多様なAIアシスタント・クライアントプラットフォームで柔軟に利用できます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにプロンプトテンプレートは指定されていません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• ロケーション検索
  Tripadvisor上のホテル・レストラン・観光地の検索機能を提供します。
• ロケーション詳細情報取得
  指定したロケーション（例：ホテル、レストラン）の詳細情報を取得します。
• レビュー・写真取得
  Tripadvisor上の任意のロケーションのユーザーレビューや写真を取得できます。
• 近隣ロケーション検索
  指定座標近辺のロケーションを検索できます。

このMCPサーバーのユースケース

• 目的地検索
  開発者はAIアシスタントに、標準化されたMCPインターフェースを通じて、旅行先・ホテル・レストラン・観光地の検索機能を持たせることができます。
• 旅行計画
  詳細なロケーションデータやレビュー・写真をAI駆動の旅程/旅行計画ツールに統合できます。
• パーソナライズドレコメンド
  サーバーの検索・レビュー取得機能を使い、ユーザー嗜好に合わせた目的地や体験を提案するAIアプリを構築できます。
• 位置情報ベースの発見
  座標に基づき観光地やアメニティを検索し、「近くのスポット」機能をユーザーに提供できます。
• 旅行アプリ向けコンテンツ集約
  旅行アプリやチャットボット内でTripadvisorデータを集約・表示し、最新の総合情報をエンドユーザーへ届けます。

セットアップ方法

Windsurf

1. uvがインストール済みでTripadvisorのAPIキーを用意してください。
2. リポジトリをクローンし、tripadvisor-mcpディレクトリを見つけます。
3. Windsurfの設定ファイルを編集し、MCPサーバー設定を追加します。
4. mcpServersオブジェクトの下に以下のJSONを挿入してください:

   {
     "tripadvisor": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "<tripadvisor-mcpディレクトリのフルパス>",
         "run",
         "src/tripadvisor_mcp/main.py"
       ],
       "env": {
         "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
       }
     }
   }
   

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動してください。

Claude

1. Tripadvisor Developer PortalからAPIキーを取得します。
2. リポジトリをクローンし、tripadvisor-mcpディレクトリを探します。
3. Claude Desktopの設定ファイルに以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<tripadvisor-mcpディレクトリのフルパス>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. ENOENTエラーが出る場合はuvのフルパスを指定するか、NO_UV=1を設定してください。
5. Claude Desktopを再起動して反映します。

Cursor

1. DockerとTripadvisorのAPIキーを準備してください。
2. Dockerイメージをビルドします:

   docker build -t tripadvisor-mcp-server .
   

3. Cursorの設定にサーバー設定を追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動してください。

Cline

1. リポジトリをクローンし、TripadvisorのAPIキーを取得します。
2. Clineの設定ファイルに以下のMCPサーバー設定を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<tripadvisor-mcpディレクトリのフルパス>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. ファイルを保存し、Clineを再起動してください。

APIキーの安全な管理

APIキーは常に環境変数で管理しましょう。設定例:

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

フロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、最初にMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションに次の形式でMCPサーバー情報を入力してください:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能をツールとして利用可能になります。“tripadvisor"は実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

評価

このMCPサーバーはTripadvisorデータという明確なユースケースにフォーカスし、旅行系AIアプリに不可欠なツールとセットアップ手順を提供しています。ただしプロンプトテンプレートや明示的なMCPリソース、高度なMCP機能（rootsやsampling等）は不足しています。

評価: 6/10 — 実用的かつ堅実だが、MCP特有の深みは限定的。

MCPスコア