Tripadvisor MCP-server

Tripadvisor MCP-server

Tripadvisor MCP-serveren for FlowHunt gjør det enkelt for AI-assistenter å få tilgang til og samhandle med sanntids Tripadvisor-data, og gir smart reisesøk, anbefalinger og mer i AI-appene dine.

Hva gjør “Tripadvisor” MCP-serveren?

Tripadvisor MCP (Model Context Protocol)-serveren er en mellomvarekomponent som kobler AI-assistenter til Tripadvisor Content API, og tilbyr standardiserte grensesnitt for tilgang til rikholdige reiserelaterte data. Ved å bruke denne serveren kan utviklere gi AI-agenter mulighet til å søke etter steder (hoteller, restauranter, attraksjoner), hente detaljert informasjon, anmeldelser og bilder samt utføre søk basert på koordinater. Dette forbedrer utviklerflyten ved å muliggjøre sømløs integrasjon av reelle reisedata i AI-drevne applikasjoner, og støtter oppgaver som destinasjonsoppdagelse, reiseplanlegging og mer. Serveren støtter API-nøkkel-autentisering, Docker-deployering og interaktive verktøy, noe som gjør den allsidig for ulike AI-assistenter og klientplattformer.

Liste over Prompter

Det er ikke spesifisert noen prompt-maler i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Det er ikke beskrevet noen eksplisitte MCP-ressurser i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

  • Søk etter steder
    Gir mulighet til å søke etter hoteller, restauranter og attraksjoner på Tripadvisor.
  • Hent detaljert stedsinformasjon
    Henter omfattende informasjon om et spesifikt sted (f.eks. hotell, restaurant).
  • Hent anmeldelser og bilder
    Lar deg hente brukeromtaler og bilder for et gitt Tripadvisor-sted.
  • Søk etter steder i nærheten
    Muliggjør å finne steder nær oppgitte koordinater.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Destinasjonssøk
    Utviklere kan la AI-assistenter søke etter reisemål, hoteller, restauranter og attraksjoner via det standardiserte MCP-grensesnittet.
  • Reiseplanlegging
    Integrer detaljert stedsdata, anmeldelser og bilder i AI-drevne reise- eller reiseplanleggingsverktøy.
  • Personlige anbefalinger
    Bruk serverens søke- og anmeldelsesverktøy for å bygge AI-applikasjoner som foreslår reisemål eller opplevelser tilpasset brukerens preferanser.
  • Stedsbasert oppdagelse
    Støtt “hva er i nærheten”-funksjoner for brukere ved å søke etter attraksjoner eller tjenester basert på geografiske koordinater.
  • Innholdsaggregasjon for reiseapper
    Samle og vis Tripadvisor-data i reiseapper eller chatboter for å gi omfattende, oppdatert informasjon til sluttbrukere.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at du har uv installert og din Tripadvisor API-nøkkel.
  2. Klon depotet og finn tripadvisor-mcp-mappen.
  3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen for å legge til MCP-serveren:
  4. Sett inn følgende JSON under objektet mcpServers:
    {
      "tripadvisor": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "--directory",
          "<full path to tripadvisor-mcp directory>",
          "run",
          "src/tripadvisor_mcp/main.py"
        ],
        "env": {
          "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
    
  5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.

Claude

  1. Skaff deg din Tripadvisor API-nøkkel fra Tripadvisor Developer Portal.
  2. Klon depotet og finn tripadvisor-mcp-mappen.
  3. I Claude Desktop-konfigurasjonen din, legg til:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "<full path to tripadvisor-mcp directory>",
            "run",
            "src/tripadvisor_mcp/main.py"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Hvis du får en ENOENT-feil, oppgi full sti til uv eller sett NO_UV=1.
  5. Start Claude Desktop på nytt for å bruke endringene.

Cursor

  1. Sørg for at du har Docker og din Tripadvisor API-nøkkel klar.
  2. Bygg Docker-imaget:
    docker build -t tripadvisor-mcp-server .
    
  3. Legg til serverkonfigurasjonen i Cursor-innstillingene:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "--rm",
            "-i",
            "-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
            "tripadvisor-mcp-server"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

  1. Klon depotet og hent din Tripadvisor API-nøkkel.
  2. Legg MCP-serverkonfigurasjonen til Cline-konfigurasjonsfilen:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "<full path to tripadvisor-mcp directory>",
            "run",
            "src/tripadvisor_mcp/main.py"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Lagre filen og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler

Bruk alltid miljøvariabler til å lagre API-nøkler for sikkerhet. Eksempelskonfigurasjon:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

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 flyt

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I den system-MCP-konfigurasjonsdelen limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

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


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktTilgjengelig i README
Liste over prompterIkke spesifisert
Liste over ressurserIkke spesifisert
Liste over verktøyVerktøy beskrevet i README og funksjonsseksjonen
Sikring av API-nøklerBruk av miljøvariabler beskrevet i README
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering)Ikke nevnt

Vår vurdering

Denne MCP-serveren er godt avgrenset og fokusert på et klart bruksområde (Tripadvisor-data), gir essensielle verktøy for reiserelaterte AI-applikasjoner og gode instruksjoner for oppsett og distribusjon. Den mangler imidlertid detaljer om prompt-maler, eksplisitte MCP-ressurser eller avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling.

Vurdering: 6/10 — Solid, funksjonell, men med begrenset MCP-spesifikk dybde.

MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall Forks4
Antall Stjerner30

Vanlige spørsmål

Hva er Tripadvisor MCP-serveren?

Tripadvisor MCP-serveren er en mellomvare som kobler AI-assistenter til Tripadvisor Content API, og muliggjør standardisert tilgang til reiserelaterte data som steder, anmeldelser og bilder. Den lar AI-applikasjoner utføre søk, hente detaljer og forbedre brukeropplevelser med reelle reiseinformasjoner.

Hvilke funksjoner tilbyr Tripadvisor MCP-serveren?

Den tilbyr verktøy for å søke etter steder (hoteller, restauranter, attraksjoner), hente detaljert informasjon, få tilgang til anmeldelser og bilder, og finne nærliggende steder ved bruk av koordinater—alt gjennom et standardisert grensesnitt for AI-arbeidsflyter.

Hvordan setter jeg opp Tripadvisor MCP-serveren med AI-arbeidsflyten min?

Oppsettet innebærer å konfigurere klienten din (som Windsurf, Claude, Cursor eller Cline) med MCP-serverdetaljene og din Tripadvisor API-nøkkel. Hver integrasjonsmetode er grundig dokumentert i serverinstruksjonene og krever vanligvis at du redigerer en konfigurasjonsfil og starter klienten på nytt.

Hvordan holder dere API-nøkler sikre?

Lagre alltid API-nøkler i miljøvariabler, og aldri hardkod dem i konfigurasjonsfilene dine. Se eksempel på oppsett av miljøvariabler i dokumentasjonen for beste praksis.

Hva er noen bruksområder for denne MCP-serveren?

Bruksområder inkluderer integrering av destinasjonssøk, reiseplanlegging, personlige reiseanbefalinger, stedsbasert oppdagelse og innholdsaggregasjon i AI-drevne reiseapper eller chatboter.

Integrer Tripadvisor-data i AI-løsningene dine

Gi AI-agentene og chatbotene dine oppdaterte reisedata, anmeldelser og anbefalinger via Tripadvisor MCP-serveren. Begynn å bygge intelligente reiseopplevelser i dag!

Lær mer

Ticketmaster MCP Server-integrasjon
Ticketmaster MCP Server-integrasjon

Ticketmaster MCP Server-integrasjon

Integrer Ticketmaster MCP Server med FlowHunt for å gi AI-assistentene dine sanntids event-oppdagelse, søk etter arenaer og utforskning av attraksjoner ved bruk...

4 min lesing
AI MCP Servers +5
Travel Planner MCP Server
Travel Planner MCP Server

Travel Planner MCP Server

Travel Planner MCP Server kobler AI-assistenter til sanntids reisedata via Google Maps API, og muliggjør intelligent reiserute-generering, stedsoppdagelse og ru...

4 min lesing
Travel AI +5
AI Agent Marketplace Index MCP Server
AI Agent Marketplace Index MCP Server

AI Agent Marketplace Index MCP Server

AI Agent Marketplace Index MCP Server av DeepNLP muliggjør sømløs søk, oppdagelse og overvåking av AI-agenter. Integrer avansert søk, kategorisering, webtrafikk...

4 min lesing
AI Marketplace +4