Tripadvisor MCP Server

Co robi serwer “Tripadvisor” MCP?

Tripadvisor MCP (Model Context Protocol) Server to komponent pośredniczący, który łączy asystentów AI z Content API Tripadvisor, oferując ustandaryzowane interfejsy do dostępu do bogatych danych podróżniczych. Dzięki temu serwerowi deweloperzy mogą umożliwić agentom AI wyszukiwanie lokalizacji (hotele, restauracje, atrakcje), pobieranie szczegółowych informacji, recenzji i zdjęć oraz wyszukiwanie na podstawie współrzędnych geograficznych. Usprawnia to procesy deweloperskie, pozwalając na płynną integrację rzeczywistych danych podróżniczych w aplikacjach AI, wspierając zadania takie jak odkrywanie destynacji, planowanie podróży i inne. Serwer obsługuje uwierzytelnianie kluczem API, wdrożenie przez Dockera oraz narzędzia interaktywne, co czyni go wszechstronnym rozwiązaniem dla różnych asystentów AI i platform klienckich.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie określono szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie opisano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Wyszukiwanie lokalizacji
  Udostępnia możliwość wyszukiwania hoteli, restauracji i atrakcji w Tripadvisor.
• Pobieranie szczegółowych informacji o lokalizacji
  Pobiera kompleksowe informacje o określonej lokalizacji (np. hotel, restauracja).
• Pobieranie recenzji i zdjęć
  Umożliwia pobieranie recenzji użytkowników i zdjęć dla wybranej lokalizacji Tripadvisor.
• Wyszukiwanie lokalizacji w pobliżu
  Pozwala znaleźć lokalizacje w pobliżu wskazanych współrzędnych.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Wyszukiwanie destynacji
  Programiści mogą umożliwić asystentom AI wyszukiwanie miejsc podróży, hoteli, restauracji i atrakcji za pomocą ustandaryzowanego interfejsu MCP.
• Planowanie podróży
  Integracja szczegółowych danych lokalizacyjnych, recenzji i zdjęć w narzędziach AI do planowania podróży lub tworzenia harmonogramów.
• Spersonalizowane rekomendacje
  Wykorzystaj narzędzia serwera do wyszukiwania i pobierania recenzji, by budować aplikacje AI sugerujące destynacje lub atrakcje dopasowane do preferencji użytkownika.
• Odkrywanie lokalizacji na podstawie położenia
  Wspieraj funkcje “co jest w pobliżu” poprzez wyszukiwanie atrakcji lub udogodnień na podstawie współrzędnych geograficznych.
• Agregacja treści dla aplikacji podróżniczych
  Agreguj i prezentuj dane Tripadvisor w aplikacjach podróżniczych lub chatbotach, zapewniając użytkownikowi kompleksowe i aktualne informacje.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany uv i posiadasz klucz API Tripadvisor.
2. Sklonuj repozytorium i znajdź katalog tripadvisor-mcp.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać serwer MCP:
4. Wstaw poniższy JSON pod obiektem 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. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.

Claude

1. Uzyskaj klucz API Tripadvisor z Tripadvisor Developer Portal .
2. Sklonuj repozytorium i znajdź katalog tripadvisor-mcp.
3. W konfiguracji Claude Desktop dodaj:

   {
     "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. Jeśli pojawi się błąd ENOENT, ustaw pełną ścieżkę do uv lub ustaw NO_UV=1.
5. Zrestartuj Claude Desktop, aby zastosować zmiany.

Cursor

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Docker i przygotowany klucz API Tripadvisor.
2. Zbuduj obraz Dockera:

   docker build -t tripadvisor-mcp-server .
   

3. Dodaj konfigurację serwera do ustawień Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
           "tripadvisor-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Sklonuj repozytorium i uzyskaj klucz API Tripadvisor.
2. Dodaj konfigurację serwera MCP do pliku konfiguracyjnego Cline:

   {
     "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. Zapisz plik i zrestartuj Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Zawsze przechowuj klucze API w zmiennych środowiskowych dla bezpieczeństwa. Przykładowa konfiguracja:

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

Jak używać MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby “tripadvisor” zastąpić faktyczną nazwą swojego serwera MCP i podać własny adres URL MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest dobrze określony i skupia się na jasnym zastosowaniu (dane Tripadvisor), dostarczając podstawowe narzędzia dla aplikacji AI związanych z podróżami oraz dobre instrukcje konfiguracji i wdrożenia. Brakuje jednak szczegółów dotyczących szablonów promptów, jawnych zasobów MCP czy zaawansowanych funkcji MCP jak roots czy sampling.

Ocena: 6/10 — Solidny, funkcjonalny, ale o ograniczonej głębi specyficznej dla MCP.

Ocena MCP