TMDB MCP Server-integrasjon

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.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

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.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

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:

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

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

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.