Discogs MCP Server

Discogs MCP Server

Koble AI-agenter og apper til Discogs musikkdatabase for umiddelbar tilgang til musikkmetadata, artist-, utgivelses- og selskapsinformasjon via brukervennlige MCP-verktøy.

Hva gjør “Discogs” MCP Server?

Discogs MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server laget for å koble AI-assistenter og utviklingsverktøy til Discogs musikkdatabase. Ved å fungere som en mellommann gir den AI-klienter mulighet til å få tilgang til, søke i og samhandle med Discogs’ omfattende katalog av utgivelser, artister og plateselskap. Denne integrasjonen forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å muliggjøre automatiserte spørringer, innhenting av metadata og berikelse av innhold fra eksterne musikkdatakilder. Utviklere kan bruke Discogs MCP Server til oppgaver som søk etter musikkinfo, katalogisering av samlinger eller integrasjon av Discogs-data i apper og arbeidsflyter, noe som effektiviserer prosessen med å jobbe med musikkdata og API-er.

Liste over prompt-maler

Det ble ikke funnet noen prompt-maler i de oppgitte repository-filene.

Liste over ressurser

Det ble ikke dokumentert noen eksplisitte MCP-ressurser i repository-filene.

Liste over verktøy

Følgende verktøy tilbys av Discogs MCP Server slik det er beskrevet i TOOLS.md:

  • search_release
    Lar deg søke etter musikkutgivelser i Discogs-databasen med ulike parametere (f.eks. artist, tittel, plateselskap).
  • get_release
    Henter detaljert informasjon om en spesifikk musikkutgivelse ved hjelp av Discogs release-ID.
  • search_artist
    Søker etter artister i Discogs-databasen etter navn.
  • get_artist
    Henter detaljer om en bestemt artist ved hjelp av Discogs-ID.
  • search_label
    Søker etter plateselskap i Discogs.
  • get_label
    Henter informasjon om et bestemt plateselskap.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Musikkdatabasestyring
    Utviklere kan automatisere innhenting og administrasjon av utgivelses-, artist- og selskapsdata for katalogisering, lager eller anbefalingssystemer.
  • App- og bot-berikelse
    Chatboter og musikk-anbefalingsapper kan integrere Discogs-data for rikere brukeropplevelser og tilby metadata og oppdagelsesfunksjoner for musikkfans.
  • Innholdskuratering og forskning
    Journalister, kuratorer eller forskere kan raskt hente detaljert musikkinfo for å støtte artikler, spillelister eller forskningsprosjekter.
  • Sporing av musikksamlinger
    Personlige eller institusjonelle musikkverktøy kan synkronisere med Discogs for å hente og oppdatere utgivelses- eller artistinformasjon.
  • API-integrasjonstesting
    Utviklere som lager integrasjoner eller plugins for musikkplattformer kan bruke MCP-verktøyene til å teste og validere Discogs API-interaksjoner.

Hvordan sette opp

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js er installert.
  2. Åpne konfigurasjonsfilen for Windsurf.
  3. Legg til Discogs MCP Server med følgende JSON-snutt:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Bekreft oppsettet ved å sjekke serverloggene eller kjøre en testspørring.

Claude

  1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
  2. Finn og åpne konfigurasjonsfilen for Claude.
  3. Sett inn oppsettet for Discogs MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre endringene og start Claude på nytt.
  5. Test integrasjonen.

Cursor

  1. Bekreft at Node.js er installert.
  2. Rediger Cursor MCP-konfigurasjonen.
  3. Legg til Discogs MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor på nytt.
  5. Valider ved å kjøre en eksempelverktøy-kommando.

Cline

  1. Installer Node.js.
  2. Finn og åpne Cline-konfigurasjonsfilen.
  3. Legg til Discogs MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre filen og start Cline på nytt.
  5. Sørg for at serveren kjører og er tilgjengelig.

Sikre API-nøkler:
Lagre sensitive data som API-nøkler i miljøvariabler. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "discogs-mcp": {
      "env": {
        "DISCOGS_API_KEY": "din-api-nøkkel"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${DISCOGS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "discogs-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når du har konfigurert dette, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “discogs-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler funnet.
Liste over ressurserIkke eksplisitt dokumentert.
Liste over verktøyVerktøy listet i TOOLS.md.
Sikring av API-nøkler.env.example-fil og JSON env-eksempel oppgitt.
Sampling-støtte (mindre viktig ved evaluering)Ikke dokumentert.

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og kode tilbyr Discogs MCP Server et klart sett med verktøy og gode integrasjonseksempler, men mangler dokumentasjon for prompt-maler, ressurser og sampling/roots-støtte. Den egner seg godt for musikkdataintegrasjon, men kan kreve ytterligere tilpasning eller dokumentasjon for avanserte MCP-funksjoner.


MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall forkinger3
Antall stjerner22

Vanlige spørsmål

Hva er Discogs MCP Server?

Discogs MCP Server er en bro mellom AI-assistenter og Discogs musikkdatabase, som gir enkel tilgang til informasjon om utgivelser, artister og plateselskap for automatisering, berikelse og forskning.

Hvilke verktøy tilbyr Discogs MCP Server?

Den tilbyr verktøy som search_release, get_release, search_artist, get_artist, search_label og get_label—som dekker alle grunnleggende spørringer for musikkmetadata.

Hvordan sikrer jeg Discogs API-nøkkelen min?

Lagre API-nøkkelen din i miljøvariabler og referer til den i MCP-serverkonfigurasjonen. For eksempel: { "env": { "DISCOGS_API_KEY": "din-api-nøkkel" }, "inputs": { "apiKey": "${DISCOGS_API_KEY}" } }

Hva er vanlige bruksområder?

Bruksområder inkluderer administrasjon av musikkatalog, chatbot-berikelse, innholdskuratering, samlingssporing og integrasjonstesting for musikkrelaterte plattformer.

Kan jeg bruke dette med FlowHunt?

Ja! Legg MCP-komponenten til i FlowHunt-flowen din og konfigurer Discogs MCP som vist i oppsettsveiledningen for å gi agentene dine tilgang til Discogs-data.

Integrer Discogs-data med FlowHunt

Gi botene og arbeidsflytene dine rik musikk-informasjon fra Discogs. Legg til Discogs MCP Server i FlowHunt-flowene dine for avansert tilgang til musikkmetadata.

Lær mer

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
MCP Database Server
MCP Database Server

MCP Database Server

MCP Database Server muliggjør sikker, programmert tilgang til populære databaser som SQLite, SQL Server, PostgreSQL og MySQL for AI-assistenter og automatiserin...

4 min lesing
AI Database +4
Spotify MCP Server
Spotify MCP Server

Spotify MCP Server

Spotify MCP Server kobler FlowHunt AI-assistenter med Spotifys API, slik at du kan automatisere avspilling, musikksøk, spillelistestyring, metadatauthenting og ...

3 min lesing
AI Music +5