TMDB MCP Server-integrasjon

TMDB MCP Server-integrasjon

Aktiver AI-assistenter for å søke etter filmer, hente detaljer og levere anbefalinger raskt ved å bruke TMDB MCP Server—ideelt for chatboter og underholdningsapper.

Hva gjør “TMDB” MCP Server?

TMDB MCP Server kobler AI-assistenter til The Movie Database (TMDB) API, og gir sømløs tilgang til omfattende filminformasjon, søkefunksjoner og filmanbefalinger. Som en bro mellom AI-klienter og TMDB muliggjør den oppgaver som å søke etter filmer via tittel eller nøkkelord, hente detaljerte opplysninger om spesifikke filmer, samt hente trendende filmer eller personlige anbefalinger. Denne integrasjonen forenkler arbeidsflyter for utviklere som bygger underholdningsrelaterte apper, chatboter eller assistentfunksjoner, og lar AI-systemer søke i filmdatabaser, håndtere kontekstuell informasjon og samhandle med TMDB-ressurser programmessig. TMDB MCP Server effektiviserer utviklingsprosessen ved å standardisere og forenkle hvordan AI-agenter får tilgang til og presenterer filmdata fra TMDB.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over ressurser

  • Filmer (tmdb:///movie/<movie_id>)
    Gir omfattende filmdetaljer, inkludert:
    • Tittel og utgivelsesdato
    • Vurdering og sammendrag
    • Sjangere
    • Plakat-URL
    • Rollebesetning (topp 5 skuespillere)
    • Regissør
    • Utvalgte anmeldelser
      All data returneres i JSON-format.

Liste over verktøy

  • search_movies
    Søk etter filmer via tittel eller nøkkelord. Returnerer en liste med filmer inkludert titler, utgivelsesår, ID-er, vurderinger og sammendrag.

  • get_recommendations
    Få filmanbefalinger basert på en spesifikk TMDB film-ID. Returnerer de 5 beste anbefalte filmene med detaljer.

  • get_trending
    Hent trendende filmer for et spesifisert tidsvindu (“day” eller “week”). Returnerer de 10 mest trendende filmene med detaljer.

Bruksområder for denne MCP Serveren

  • Filmdiscovery og utforskning
    Utviklere kan gjøre det mulig for brukere å oppdage nye filmer ved å søke i TMDBs enorme database, filtrere på nøkkelord, sjangere eller popularitet.

  • Personlige anbefalinger
    AI-assistenter kan hente filmanbefalinger basert på brukerens favorittfilmer, noe som øker engasjementet i underholdningsapper.

  • Trendovervåking
    Applikasjoner kan vise trendende filmer (daglig eller ukentlig) og holde brukerne oppdatert på populært innhold.

  • Henting av filmdetaljer
    Boter eller assistenter kan gi inngående filminformasjon, inkludert rollebesetning, regissør, anmeldelser og mer—og forbedre brukerspørringer.

  • Integrasjon i underholdningschatbot
    Integrer med chatboter for å besvare brukernes spørsmål om filmer, skuespillere og kommende utgivelser i sanntid.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js (v18+), npm (v8+) og TypeScript er installert.
  2. Skaff en TMDB API-nøkkel fra TMDB.
  3. Legg til TMDB MCP Server i konfigurasjonen din:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Sett TMDB API-nøkkelen via en miljøvariabel for sikkerhet:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
    
  6. Verifiser oppsettet ved å kjøre en testspørring.

Claude

  1. Bekreft forutsetninger (Node.js, npm, TypeScript) og skaff en TMDB API-nøkkel.
  2. Rediger ~/Library/Application Support/Claude/config.json for å inkludere:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  3. Lagre konfigurasjonen og start Claude Desktop på nytt.
  4. Sikre API-nøkkelen med miljøvariabler:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
    
  5. Valider integrasjonen ved å søke etter en film.

Cursor

  1. Installer Node.js, npm, og skaff en TMDB API-nøkkel.
  2. Åpne Cursor-innstillinger og finn MCP-serverkonfigurasjonen.
  3. Legg til følgende:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Bruk en miljøvariabel for API-nøkkelen:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
    
  5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

  1. Sett opp Node.js, npm, og skaff TMDB API-nøkkelen.
  2. Finn MCP-konfigurasjonsfilen i Cline.
  3. Sett inn:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Sikre API-nøkkelen:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
    
  5. Lagre, start Cline på nytt og test serveren.

Merk: Sikre alltid API-nøklene dine med miljøvariabler som vist over.

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 flyten og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

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

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “tmdb” til navnet på din faktiske MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
OversiktTydelig, kort beskrivelse i README.md
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler funnet
Liste over ressurserFilmeressurs detaljert
Liste over verktøysearch_movies, get_recommendations, get_trending
Sikring av API-nøklerEksempel med env i README.md
Sampling-støtte (mindre viktig ved evaluering)Ingen omtale av sampling

Vår vurdering:
Denne MCP-serveren tilbyr sterke filmdata-verktøy og tydelige oppsettinstruksjoner, men mangler prompt-maler og sampling-støtte. Den er godt egnet for underholdnings- og filmassistent-bruk, men kunne vært mer omfattende med flere MCP-funksjoner.


MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall forks11
Antall stjerner38

Vurdering:
Basert på tilgjengelige funksjoner, fullstendighet og dokumentasjon får denne MCP-serveren en 7/10. Den er robust for filmrelaterte oppgaver, men manglende prompt- og sampling-støtte reduserer allsidigheten for bredere MCP-baserte arbeidsflyter.

Vanlige spørsmål

Hva gjør TMDB MCP Server?

TMDB MCP Server kobler AI-agenter til The Movie Database API og lar dem søke etter filmer, hente trenddata, hente detaljerte opplysninger og gi personlige anbefalinger—perfekt for underholdningsboter, chatassistenter og apper for filmdiscovery.

Hvordan sikrer jeg min TMDB API-nøkkel?

Bruk alltid miljøvariabler for å lagre og få tilgang til din TMDB API-nøkkel på en sikker måte. Dette forhindrer utilsiktet eksponering i kode eller konfigurasjonsfiler. Se dokumentasjonen for plattformen din om hvordan du setter miljøvariabler.

Hvilke verktøy er tilgjengelige via TMDB MCP Server?

Serveren tilbyr verktøy for å søke etter filmer via tittel eller nøkkelord, hente trendende filmer (daglig eller ukentlig), og få personlige filmanbefalinger basert på en gitt TMDB film-ID.

Hvordan kan jeg bruke TMDB MCP Server i FlowHunt?

Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, konfigurer serveren med MCP-detaljene dine og API-nøkkelen, og koble den til agenten din. Når alt er satt opp, kan AI-en få tilgang til TMDB-data for filmrelaterte spørsmål og anbefalinger.

Hva er hovedbruksområdene for denne integrasjonen?

Hovedbruksområder inkluderer underholdningschatboter, filmsøk og -oppdagelse, sanntids visning av trendende filmer, hente informasjon om skuespillere og filmstab, og gi personlige anbefalinger til brukere basert på deres favorittfilmer.

Legg til filmkunnskap i din AI med TMDB MCP Server

Gi FlowHunt-arbeidsflytene og chatbotene dine sanntids filmdata, trendende innhold og personlige anbefalinger ved å bruke TMDB MCP Server.

Lær mer

StarRocks MCP Server-integrering
StarRocks MCP Server-integrering

StarRocks MCP Server-integrering

Integrer StarRocks MCP Server med FlowHunt for å gjøre det mulig for AI-agenter å søke, administrere og visualisere StarRocks-databaser sikkert og effektivt—ute...

4 min lesing
MCP Database +5
Teradata MCP-server
Teradata MCP-server

Teradata MCP-server

Teradata MCP-serveren integrerer AI-assistenter med Teradata-databaser, og muliggjør avansert analyse, sømløs SQL-spørringsutførelse og sanntids-forretningsinte...

4 min lesing
AI Database +5
Tinybird MCP-server
Tinybird MCP-server

Tinybird MCP-server

Tinybird MCP-server kobler AI-assistenter med Tinybird dataanalyseplattformen, og muliggjør sømløs spørring, API-integrasjon og databehandling direkte fra AI-ar...

3 min lesing
AI Data Analytics +4