Integrare TMDB MCP Server

Ce face “TMDB” MCP Server?

TMDB MCP Server conectează asistenții AI cu API-ul The Movie Database (TMDB), oferind acces facil la informații extinse despre filme, funcții de căutare și recomandări cinematografice. Acționând ca o punte între clienții AI și TMDB, permite sarcini precum căutarea filmelor după titlu sau cuvânt cheie, extragerea de informații detaliate despre filme specifice și obținerea de filme în tendință sau recomandări personalizate. Această integrare simplifică fluxurile de lucru pentru dezvoltatorii care creează aplicații de divertisment, chatboți sau funcționalități de asistent, permițând sistemelor AI să interogheze baze de date de filme, să gestioneze informații contextuale și să interacționeze programatic cu resursele TMDB. TMDB MCP Server îmbunătățește procesele de dezvoltare prin standardizarea și simplificarea modului în care agenții AI accesează și prezintă datele despre filme din TMDB.

Listă de șabloane de prompturi

Niciun șablon de prompt nu este menționat în documentația disponibilă.

Listă de resurse

• Filme (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Oferă detalii complete despre filme, inclusiv:
  • Titlu și dată de lansare
  • Evaluare și descriere
  • Genuri
  • URL poster
  • Informații despre distribuție (top 5 actori)
  • Regizor
  • Recenzii selectate
    Toate datele sunt returnate în format JSON.

Listă de instrumente

• search_movies
  Caută filme după titlu sau cuvinte cheie. Returnează o listă cu titluri de filme, ani de lansare, ID-uri, evaluări și descrieri.

• get_recommendations
  Obține recomandări de filme pe baza unui anumit ID de film TMDB. Returnează primele 5 filme recomandate cu detalii.

• get_trending
  Recuperează filmele în tendință pentru o anumită perioadă (“day” sau “week”). Returnează top 10 filme în tendință cu detalii.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Descoperire și explorare filme
  Dezvoltatorii pot permite utilizatorilor să descopere filme noi interogând vasta bază de date TMDB, filtrând după cuvinte cheie, genuri sau popularitate.

• Recomandări personalizate
  Asistenții AI pot prelua recomandări de filme pe baza filmelor preferate ale unui utilizator, crescând implicarea în aplicațiile de divertisment.

• Monitorizare tendințe
  Aplicațiile pot afișa filme în tendință (zilnic sau săptămânal), menținând utilizatorii informați despre conținutul popular.

• Recuperare detalii despre filme
  Boții sau asistenții pot oferi informații detaliate despre filme, inclusiv distribuție, regizor, recenzii și altele, îmbunătățind răspunsurile la întrebările utilizatorilor.

• Integrare cu chatboți de divertisment
  Integrează cu chatboți pentru a răspunde în timp real la întrebări despre filme, actori și lansări viitoare.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js (v18+), npm (v8+) și TypeScript sunt instalate.
2. Obține o cheie API TMDB de la TMDB.
3. Adaugă TMDB MCP Server la configurația ta:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Setează cheia TMDB API ca variabilă de mediu pentru securitate:

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

6. Verifică instalarea rulând o interogare de test.

Claude

1. Confirmă cerințele (Node.js, npm, TypeScript) și obține o cheie TMDB API.
2. Editează ~/Library/Application Support/Claude/config.json pentru a include:

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

3. Salvează configurația și repornește Claude Desktop.
4. Securizează cheia API cu variabile de mediu:

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

5. Validează integrarea căutând un film.

Cursor

1. Instalează Node.js, npm și obține o cheie API TMDB.
2. Deschide setările Cursor și găsește configurația serverului MCP.
3. Adaugă următoarele:

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

4. Folosește o variabilă de mediu pentru cheia API:

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

5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Instalează Node.js, npm și obține cheia TMDB API.
2. Găsește fișierul de configurare MCP din Cline.
3. Inserează:

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

4. Securizează cheia API:

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

5. Salvează, repornește Cline și testează serverul.

Notă: Securizează întotdeauna cheile API folosind variabile de mediu, așa cum este prezentat mai sus.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în workflow-ul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “tmdb” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al propriului tău MCP server.

Prezentare generală

Opinia noastră:
Acest MCP server oferă instrumente solide pentru date despre filme și instrucțiuni de instalare clare, dar lipsește suportul pentru șabloane de prompt și sampling. Este potrivit pentru cazuri de utilizare de divertisment și asistenți de filme, deși ar putea fi mai cuprinzător cu funcționalități MCP suplimentare.

Scor MCP

Evaluare:
Pe baza funcțiilor disponibile, a completitudinii și a documentației, acest MCP server primește un 7/10. Este robust pentru sarcini legate de filme, însă lipsa șabloanelor de prompt și a suportului de sampling îi reduce versatilitatea pentru fluxuri MCP mai ample.