Discogs MCP Server

Discogs MCP Server

Połącz agentów AI i aplikacje z bazą muzyczną Discogs i uzyskaj natychmiastowy dostęp do metadanych muzycznych, informacji o artystach, wydawnictwach i wytwórniach za pomocą łatwych w użyciu narzędzi MCP.

Co robi serwer “Discogs” MCP?

Discogs MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do łączenia asystentów AI i narzędzi deweloperskich z bazą muzyczną Discogs. Działając jako pośrednik, umożliwia klientom AI dostęp, wyszukiwanie i interakcję z obszernym katalogiem wydawnictw muzycznych, artystów i wytwórni Discogs. Ta integracja usprawnia pracę deweloperską, pozwalając na automatyczne zapytania, pobieranie metadanych i wzbogacanie treści z zewnętrznych źródeł danych muzycznych. Programiści mogą wykorzystać Discogs MCP Server do zadań takich jak wyszukiwanie informacji muzycznych, katalogowanie kolekcji lub integracja danych Discogs w aplikacjach i przepływach pracy, upraszczając proces pracy z danymi i API związanymi z muzyką.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w udostępnionych plikach repozytorium.

Lista zasobów

Nie udokumentowano jawnych zasobów MCP w plikach repozytorium.

Lista narzędzi

Poniższe narzędzia są udostępniane przez Discogs MCP Server, zgodnie z opisem w TOOLS.md:

  • search_release
    Pozwala na wyszukiwanie wydawnictw muzycznych w bazie Discogs przy użyciu różnych parametrów (np. artysta, tytuł, wytwórnia).
  • get_release
    Pobiera szczegółowe informacje o konkretnym wydawnictwie muzycznym na podstawie jego ID z Discogs.
  • search_artist
    Wyszukuje artystów w bazie Discogs po nazwie.
  • get_artist
    Pobiera szczegóły dotyczące konkretnego artysty przy użyciu jego ID z Discogs.
  • search_label
    Wyszukuje wytwórnie muzyczne w Discogs.
  • get_label
    Pobiera informacje o konkretnej wytwórni.

Przypadki użycia tego serwera MCP

  • Zarządzanie bazą muzyczną
    Programiści mogą automatyzować pobieranie i zarządzanie danymi o wydawnictwach, artystach i wytwórniach na potrzeby katalogowania, inwentaryzacji lub systemów rekomendacji.
  • Wzbogacanie aplikacji i botów
    Chatboty i aplikacje rekomendujące muzykę mogą integrować dane z Discogs dla lepszych doświadczeń użytkownika, zapewniając metadane i funkcje odkrywania dla fanów muzyki.
  • Kuracja treści i badania
    Dziennikarze, kuratorzy czy badacze mogą szybko uzyskać szczegółowe informacje muzyczne do wsparcia artykułów, playlist lub projektów badawczych.
  • Śledzenie kolekcji muzycznych
    Narzędzia do zarządzania kolekcjami muzycznymi (osobistymi lub instytucjonalnymi) mogą synchronizować się z Discogs w celu pobierania i aktualizacji informacji o wydawnictwach lub artystach.
  • Testowanie integracji API
    Programiści tworzący integracje lub wtyczki dla platform muzycznych mogą wykorzystać narzędzia MCP do testowania i walidacji interakcji z API Discogs.

Jak to skonfigurować

Windsurf

  1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
  2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
  3. Dodaj Discogs MCP Server, używając poniższego fragmentu JSON:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
  5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając logi serwera lub wykonując testowe zapytanie.

Claude

  1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest obecny.
  2. Zlokalizuj i otwórz plik konfiguracyjny Claude.
  3. Wstaw konfigurację Discogs MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude.
  5. Przetestuj integrację.

Cursor

  1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
  2. Edytuj konfigurację serwera MCP Cursor.
  3. Dodaj Discogs MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
  5. Zweryfikuj poprzez wykonanie przykładowego polecenia narzędzia.

Cline

  1. Zainstaluj Node.js.
  2. Znajdź i otwórz swój plik konfiguracyjny Cline.
  3. Dodaj Discogs MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "discogs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@cswkim/discogs-mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz plik i uruchom ponownie Cline.
  5. Upewnij się, że serwer działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API:
Przechowuj wrażliwe dane, takie jak klucze API, w zmiennych środowiskowych. Przykład:

{
  "mcpServers": {
    "discogs-mcp": {
      "env": {
        "DISCOGS_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${DISCOGS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak korzystać z tego MCP we flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

FlowHunt MCP flow

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “discogs-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny URL serwera MCP.


Przegląd

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
Przegląd
Lista promptówNie znaleziono szablonów promptów.
Lista zasobówNie udokumentowano jawnie.
Lista narzędziNarzędzia wymienione w TOOLS.md.
Zabezpieczanie kluczy APIPodano plik .env.example i przykład środowiska JSON.
Wsparcie dla sampling (mniej istotne w ocenie)Nie udokumentowano.

Na podstawie dostępnej dokumentacji i kodu, Discogs MCP Server oferuje jasno określony zestaw narzędzi i dobre przykłady integracji, ale brakuje dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów oraz wsparcia dla sampling/roots. Serwer dobrze nadaje się do zadań integracji danych muzycznych, lecz może wymagać dodatkowej personalizacji lub dokumentacji dla zaawansowanych funkcji MCP.


Ocena MCP

Posiada LICENCJĘ✅ (MIT)
Posiada co najmniej jedno narzędzie
Liczba forków3
Liczba gwiazdek22

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest Discogs MCP Server?

Discogs MCP Server to most między asystentami AI a bazą muzyczną Discogs, zapewniający łatwy dostęp do danych o wydawnictwach, artystach i wytwórniach muzycznych na potrzeby automatyzacji, wzbogacania i badań.

Jakie narzędzia udostępnia Discogs MCP Server?

Oferuje narzędzia takie jak search_release, get_release, search_artist, get_artist, search_label i get_label — obejmujące wszystkie podstawowe zapytania dotyczące metadanych muzycznych.

Jak zabezpieczyć mój klucz API Discogs?

Przechowuj swój klucz API w zmiennych środowiskowych i odwołuj się do niego w konfiguracji serwera MCP. Przykład: { "env": { "DISCOGS_API_KEY": "your-api-key" }, "inputs": { "apiKey": "${DISCOGS_API_KEY}" } }

Jakie są typowe przypadki użycia?

Przypadki użycia obejmują zarządzanie katalogiem muzycznym, wzbogacanie chatbotów, kurację treści, śledzenie kolekcji i testowanie integracji dla platform muzycznych.

Czy mogę używać tego z FlowHunt?

Tak! Dodaj komponent MCP do swojego przepływu FlowHunt i skonfiguruj Discogs MCP zgodnie z przewodnikiem, aby umożliwić agentom dostęp do danych z Discogs.

Zintegruj dane Discogs z FlowHunt

Wzbogacaj swoje boty i przepływy pracy o bogate informacje muzyczne z Discogs. Dodaj Discogs MCP Server do swoich przepływów FlowHunt, aby uzyskać zaawansowany dostęp do metadanych muzycznych.

Dowiedz się więcej

Serwer Discord MCP
Serwer Discord MCP

Serwer Discord MCP

Serwer Discord MCP łączy asystentów AI z Discordem, umożliwiając automatyczne zarządzanie serwerem, automatyzację wiadomości oraz integrację z zewnętrznymi API ...

3 min czytania
AI Discord +4
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...

4 min czytania
Kubernetes MCP Server +4
Integracja Workflowy MCP Server
Integracja Workflowy MCP Server

Integracja Workflowy MCP Server

Workflowy MCP Server łączy asystentów AI z Workflowy, umożliwiając automatyczne tworzenie notatek, zarządzanie projektami i przepływami produktywności bezpośred...

4 min czytania
AI MCP Server +5