Integracja TMDB MCP Server

Co robi serwer “TMDB” MCP?

TMDB MCP Server łączy asystentów AI z API The Movie Database (TMDB), zapewniając płynny dostęp do rozbudowanych informacji o filmach, możliwości wyszukiwania oraz rekomendacji filmowych. Działa jako most pomiędzy klientami AI a TMDB, umożliwiając takie zadania jak wyszukiwanie filmów po tytule lub słowie kluczowym, pobieranie szczegółowych informacji o konkretnych filmach oraz uzyskiwanie trendujących tytułów lub spersonalizowanych rekomendacji. Ta integracja upraszcza workflow deweloperów tworzących aplikacje rozrywkowe, chatboty lub funkcje asystenckie, pozwalając systemom AI zapytywać bazy filmowe, zarządzać kontekstem oraz programowo korzystać z zasobów TMDB. TMDB MCP Server usprawnia procesy deweloperskie poprzez standaryzację i uproszczenie dostępu agentów AI do danych z TMDB.

Lista promptów

W dostępnej dokumentacji nie podano szablonów promptów.

Gotowy na rozwój swojej firmy?

Rozpocznij bezpłatny okres próbny już dziś i zobacz rezultaty w ciągu kilku dni.

Poproś o demo Zaloguj się

Lista zasobów

• Filmy (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Zapewnia kompleksowe dane o filmie, w tym:
  • Tytuł i data premiery
  • Ocena i opis
  • Gatunki
  • URL plakatu
  • Obsada (top 5 aktorów)
  • Reżyser
  • Wybrane recenzje
    Wszystkie dane zwracane są w formacie JSON.

Lista narzędzi

• search_movies
  Wyszukiwanie filmów po tytule lub słowach kluczowych. Zwraca listę filmów z tytułami, latami premiery, ID, ocenami i opisami.

• get_recommendations
  Uzyskaj rekomendacje filmowe na podstawie konkretnego TMDB movie ID. Zwraca top 5 polecanych filmów ze szczegółami.

• get_trending
  Pobierz trendy filmowe dla określonego zakresu czasu (“day” lub “week”). Zwraca top 10 trendujących filmów ze szczegółami.

Dołącz do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.

Adres e-mail

Zapisz się

Zastosowania tego MCP Servera

• Odkrywanie i eksploracja filmów
  Programiści mogą umożliwić użytkownikom odkrywanie nowych filmów poprzez zapytania do obszernej bazy TMDB, filtrowanie po słowach kluczowych, gatunkach lub popularności.

• Spersonalizowane rekomendacje
  Asystenci AI mogą pobierać rekomendacje filmowe na podstawie ulubionych filmów użytkownika, zwiększając zaangażowanie w aplikacjach rozrywkowych.

• Monitorowanie trendów
  Aplikacje mogą wyświetlać trendy filmowe (dziennie lub tygodniowo), informując użytkowników o popularnych treściach.

• Pobieranie szczegółów filmu
  Boty lub asystenci mogą udzielać szczegółowych informacji o filmach, w tym o obsadzie, reżyserze, recenzjach i więcej, wzmacniając odpowiedzi na zapytania.

• Integracja z chatbotami rozrywkowymi
  Połącz z chatbotami, aby w czasie rzeczywistym odpowiadać na pytania użytkowników o filmy, aktorów i nadchodzące premiery.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js (v18+), npm (v8+) oraz TypeScript.
2. Uzyskaj klucz API TMDB z TMDB .
3. Dodaj TMDB MCP Server do swojej konfiguracji:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Ustaw klucz API TMDB jako zmienną środowiskową dla bezpieczeństwa:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

6. Zweryfikuj konfigurację, wykonując testowe zapytanie.

Claude

1. Potwierdź wymagania (Node.js, npm, TypeScript) i uzyskaj klucz API TMDB.
2. Edytuj ~/Library/Application Support/Claude/config.json, aby dodać:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

3. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude Desktop.
4. Zabezpiecz klucz API za pomocą zmiennych środowiskowych:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

5. Zweryfikuj integrację, wyszukując film.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, npm oraz uzyskaj klucz API TMDB.
2. Otwórz ustawienia Cursor i znajdź konfigurację serwera MCP.
3. Dodaj następujący wpis:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Użyj zmiennej środowiskowej dla klucza API:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Zainstaluj Node.js, npm i uzyskaj klucz API TMDB.
2. Znajdź plik konfiguracyjny MCP w Cline.
3. Wstaw:

   {
     "mcpServers": {
       "tmdb": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zabezpiecz klucz API:

   {
     "env": {
       "TMDB_API_KEY": "your_api_key_here"
     }
   }
   

5. Zapisz, zrestartuj Cline i przetestuj serwer.

Uwaga: Zawsze zabezpieczaj klucze API przy użyciu zmiennych środowiskowych, jak pokazano powyżej.

Jak używać tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować MCP servers w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

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

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

Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “tmdb” na faktyczną nazwę twojego serwera MCP i podać własny URL do MCP.

Przegląd

Nasza opinia:
Ten MCP server zapewnia solidne narzędzia do pracy z danymi filmowymi oraz jasne instrukcje instalacji, ale brakuje mu szablonów promptów i wsparcia sampling. Jest bardzo przydatny do zastosowań rozrywkowych i asystenckich dotyczących filmów, jednak byłby bardziej kompletny z dodatkowymi funkcjami MCP.

Ocena MCP

Ocena:
Biorąc pod uwagę dostępne funkcje, kompletność i dokumentację, ten MCP server otrzymuje 7/10. Jest solidny do zadań związanych z filmami, lecz brak wsparcia dla promptów i sampling ogranicza jego uniwersalność w szerszych workflow MCP.