트립어드바이저 MCP 서버

트립어드바이저 MCP 서버

FlowHunt용 트립어드바이저 MCP 서버는 AI 어시스턴트가 실시간 트립어드바이저 데이터에 쉽게 접근하고 상호작용할 수 있게 하여, 스마트 여행 검색, 추천 등 다양한 기능을 AI 앱에서 구현할 수 있도록 지원합니다.

“트립어드바이저” MCP 서버란 무엇을 하나요?

트립어드바이저 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 트립어드바이저 콘텐츠 API를 연결하는 미들웨어로, 여행 관련 방대한 데이터를 표준화된 인터페이스로 제공합니다. 이 서버를 활용하면 개발자는 AI 에이전트가 호텔, 레스토랑, 명소 등의 위치 검색, 상세 정보, 리뷰, 사진 조회 및 좌표 기반 검색을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다. 이를 통해 실제 여행 데이터를 AI 기반 애플리케이션에 원활하게 통합하여 목적지 탐색, 여행 계획 등 다양한 업무를 지원합니다. 서버는 API 키 인증, Docker 배포, 상호작용 도구를 지원하여 다양한 AI 어시스턴트와 클라이언트 플랫폼에서 유연하게 활용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

레포지토리나 문서에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

레포지토리나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

  • 위치 검색
    트립어드바이저에서 호텔, 레스토랑, 명소를 검색할 수 있는 기능을 제공합니다.
  • 상세 위치 정보 조회
    특정 위치(예: 호텔, 레스토랑)의 상세 정보를 받아올 수 있습니다.
  • 리뷰 및 사진 조회
    지정한 트립어드바이저 위치에 대한 사용자 리뷰와 사진을 가져올 수 있습니다.
  • 근처 위치 검색
    지정한 좌표 근처의 장소를 찾을 수 있습니다.

MCP 서버 활용 예시

  • 목적지 검색
    개발자는 MCP 표준 인터페이스를 통해 AI 어시스턴트가 여행지, 호텔, 레스토랑, 명소 등을 검색할 수 있도록 할 수 있습니다.
  • 여행 일정 계획
    상세 위치 데이터, 리뷰, 사진을 AI 기반 일정/여행 계획 도구에 통합할 수 있습니다.
  • 맞춤형 추천
    검색 및 리뷰 조회 도구를 활용해 사용자의 취향에 맞는 목적지나 경험을 추천하는 AI 앱을 만들 수 있습니다.
  • 위치 기반 탐색
    좌표 기반 명소/편의시설 검색을 통해 “내 주변” 기능을 구현할 수 있습니다.
  • 여행 앱 콘텐츠 통합
    트립어드바이저 데이터를 여행 앱이나 챗봇에 통합해 풍부하고 최신 정보를 사용자에게 제공합니다.

설치 방법

Windsurf

  1. uv가 설치되어 있고 트립어드바이저 API 키가 준비되어 있는지 확인하세요.
  2. 저장소를 복제한 뒤 tripadvisor-mcp 디렉터리로 이동하세요.
  3. Windsurf 설정 파일을 열어 MCP 서버를 추가하세요:
  4. mcpServers 오브젝트 하위에 다음 JSON을 삽입합니다:
    {
      "tripadvisor": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "--directory",
          "<tripadvisor-mcp 디렉터리의 전체 경로>",
          "run",
          "src/tripadvisor_mcp/main.py"
        ],
        "env": {
          "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
    
  5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

Claude

  1. 트립어드바이저 개발자 포털에서 API 키를 발급받으세요.
  2. 저장소를 복제하고 tripadvisor-mcp 디렉터리를 찾으세요.
  3. Claude Desktop 설정에 아래와 같이 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "<tripadvisor-mcp 디렉터리의 전체 경로>",
            "run",
            "src/tripadvisor_mcp/main.py"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  4. ENOENT 오류가 발생하면 uv의 전체 경로나 NO_UV=1을 환경변수로 설정하세요.
  5. 변경사항 적용을 위해 Claude Desktop을 재시작하세요.

Cursor

  1. Docker와 트립어드바이저 API 키를 준비하세요.
  2. Docker 이미지를 빌드하세요:
    docker build -t tripadvisor-mcp-server .
    
  3. Cursor 설정에 서버 구성을 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "--rm",
            "-i",
            "-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
            "tripadvisor-mcp-server"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

  1. 저장소를 복제하고 트립어드바이저 API 키를 확보하세요.
  2. Cline 설정 파일에 MCP 서버 구성을 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "<tripadvisor-mcp 디렉터리의 전체 경로>",
            "run",
            "src/tripadvisor_mcp/main.py"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  3. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안 관리

API 키는 반드시 환경변수로 관리하세요. 예시 설정:

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

플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 연동하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

FlowHunt MCP flow

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 연 후, 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 서버 정보를 입력합니다:

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

설정을 완료하면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있게 됩니다. “tripadvisor” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.


개요

섹션제공 여부비고
개요README에 제공
프롬프트 목록미지정
리소스 목록미지정
도구 목록README 및 기능 섹션에 도구 설명
API 키 보안환경변수 사용법 README에 기재
샘플링 지원(평가에 덜 중요)언급 없음

종합 의견

이 MCP 서버는 트립어드바이저 데이터라는 명확한 목적에 잘 맞춰져 있으며, 여행 AI 애플리케이션에 필수적인 도구와 설치 안내를 제공합니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 명시적 MCP 리소스, 고급 MCP 기능(루트, 샘플링 등)에 대한 설명이 부족합니다.

평가: 6/10 — 실용적이고 견고하지만, MCP 고유 심화 기능은 제한적입니다.

MCP 점수

라이선스 존재✅ (MIT)
도구 최소 1개 이상
포크 수4
별점30

자주 묻는 질문

트립어드바이저 MCP 서버란 무엇인가요?

트립어드바이저 MCP 서버는 AI 어시스턴트를 트립어드바이저 콘텐츠 API에 연결하는 미들웨어로, 위치, 리뷰, 사진 등 여행 관련 데이터에 표준화된 접근을 제공합니다. AI 애플리케이션에서 검색, 상세 정보 조회, 실제 여행 정보를 통한 사용자 경험 개선이 가능합니다.

트립어드바이저 MCP 서버가 제공하는 주요 기능은 무엇인가요?

호텔, 레스토랑, 명소 등의 위치 검색, 상세 정보 조회, 리뷰 및 사진 접근, 좌표 기반 근처 장소 찾기 등 다양한 기능을 표준화된 인터페이스로 제공합니다.

트립어드바이저 MCP 서버를 AI 워크플로우에 어떻게 연동하나요?

Windsurf, Claude, Cursor, Cline과 같은 클라이언트에 MCP 서버 정보와 트립어드바이저 API 키를 설정하면 됩니다. 각 연동 방법은 서버 설명서에 자세히 안내되어 있으며, 보통 설정 파일 수정과 클라이언트 재시작이 필요합니다.

API 키는 어떻게 안전하게 관리하나요?

항상 환경변수에 API 키를 저장하고, 설정 파일에 하드코딩하지 마세요. 문서에 안내된 환경변수 예시를 참고해 보안 관리를 하시기 바랍니다.

이 MCP 서버의 활용 예시는 무엇인가요?

여행지 검색, 여행 일정 계획, 맞춤형 여행 추천, 위치 기반 탐색, 여행 앱 또는 챗봇에서의 콘텐츠 통합 등 다양한 AI 기반 여행 서비스에 활용할 수 있습니다.

AI 솔루션에 트립어드바이저 데이터를 통합하세요

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