TMDB MCP 서버 통합

“TMDB” MCP 서버는 무엇을 하나요?

TMDB MCP 서버는 AI 어시스턴트와 The Movie Database (TMDB) API를 연결해 방대한 영화 정보, 검색 기능, 영화 추천에 손쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. AI 클라이언트와 TMDB 사이의 다리 역할을 하며, 영화 제목이나 키워드로 검색, 특정 영화에 대한 상세 정보 조회, 인기 영화 및 맞춤 추천을 받을 수 있습니다. 이 통합은 엔터테인먼트 관련 앱, 챗봇, 어시스턴트 기능을 개발하는 개발자에게 워크플로우를 단순화해주며, AI 시스템이 영화 데이터베이스를 쿼리하고, 컨텍스트 정보를 관리하며, 프로그래밍적으로 TMDB 리소스와 상호작용할 수 있도록 지원합니다. TMDB MCP 서버는 AI 에이전트가 TMDB에서 영화 데이터를 접근·제공하는 방식을 표준화·간소화하여 개발 효율성을 크게 높입니다.

프롬프트 목록

공식 문서에는 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

• 영화 (tmdb:///movie/<movie_id>)
  영화에 대한 종합 정보를 제공합니다.
  • 영화 제목 및 개봉일
  • 평점 및 개요
  • 장르
  • 포스터 URL
  • 출연진 정보(상위 5명)
  • 감독
  • 주요 리뷰
    모든 데이터는 JSON 형식으로 반환됩니다.

툴 목록

• search_movies
  영화 제목 또는 키워드로 검색합니다. 제목, 개봉 연도, ID, 평점, 개요 목록을 반환합니다.

• get_recommendations
  특정 TMDB 영화 ID를 기반으로 영화 추천을 받습니다. 상위 5개 추천 영화의 상세 정보를 반환합니다.

• get_trending
  지정한 기간(“day” 또는 “week”)의 트렌딩 영화를 조회합니다. 상위 10개 트렌딩 영화의 상세 정보를 반환합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 영화 탐색 및 발견
  개발자는 TMDB의 방대한 데이터베이스를 쿼리하여 키워드, 장르, 인기순으로 새로운 영화를 발견할 수 있도록 할 수 있습니다.

• 맞춤형 추천
  AI 어시스턴트가 사용자의 선호 영화를 기반으로 추천을 제공하여 엔터테인먼트 앱의 사용자 몰입도를 높일 수 있습니다.

• 트렌드 모니터링
  애플리케이션에서 일간/주간 트렌딩 영화를 표시해 사용자가 인기 콘텐츠를 쉽게 확인할 수 있습니다.

• 상세 영화 정보 제공
  챗봇이나 어시스턴트가 출연진, 감독, 리뷰 등 심층적인 영화 정보를 제공하여 사용자 질문에 응답할 수 있습니다.

• 엔터테인먼트 챗봇 통합
  챗봇과 연동하여 영화, 배우, 개봉 예정작 관련 질문에 실시간으로 답변할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js (v18+), npm (v8+), TypeScript가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. TMDB에서 TMDB API 키를 발급받으세요.
3. 다음과 같이 TMDB MCP 서버를 구성에 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 보안을 위해 환경변수로 TMDB API 키를 설정하세요:

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

6. 샘플 쿼리로 정상 동작 여부를 확인하세요.

Claude

1. 필수 사항(Node.js, npm, TypeScript) 확인 후 TMDB API 키를 발급받으세요.
2. ~/Library/Application Support/Claude/config.json 파일을 열고 다음을 추가하세요:

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

3. 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
4. 환경변수로 API 키를 안전하게 추가하세요:

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

5. 영화 검색으로 통합 정상 여부를 확인하세요.

Cursor

1. Node.js, npm을 설치하고 TMDB API 키를 발급받으세요.
2. Cursor 설정에서 MCP 서버 설정을 찾으세요.
3. 아래 내용을 추가하세요:

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

4. API 키는 환경변수로 관리하세요:

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

5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Node.js, npm을 설치하고 TMDB API 키를 받으세요.
2. Cline의 MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음을 삽입하세요:

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

4. 환경변수로 API 키를 보관하세요:

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

5. 저장, Cline 재시작, 서버 테스트를 진행하세요.

참고: 위의 예시처럼 항상 환경변수를 사용해 API 키를 안전하게 관리하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “tmdb"는 MCP 서버의 실제 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해 주세요.

개요

저희 의견:
이 MCP 서버는 강력한 영화 데이터 도구와 명확한 설정 안내를 제공하지만, 프롬프트 템플릿과 샘플링 지원은 부족합니다. 엔터테인먼트 및 영화 어시스턴트 용도에는 적합하지만, MCP 기능이 더 다양하면 더욱 완성도가 높을 것입니다.

MCP 점수

평가:
제공 기능, 완성도, 문서 기준으로 이 MCP 서버는 7/10 점수를 받았습니다. 영화 관련 작업에는 견고하지만, 프롬프트 및 샘플링 지원이 없어 더 폭넓은 MCP 워크플로우에서의 활용성은 다소 떨어집니다.