Tripadvisor MCP Server

Ce face serverul MCP “Tripadvisor”?

Tripadvisor MCP (Model Context Protocol) Server este o componentă middleware care conectează asistenții AI cu API-ul de Conținut Tripadvisor, oferind interfețe standardizate pentru accesarea datelor bogate despre călătorii. Prin utilizarea acestui server, dezvoltatorii pot oferi agenților AI posibilitatea de a căuta locații (hoteluri, restaurante, atracții), de a obține informații detaliate, recenzii și fotografii, precum și de a efectua căutări pe baza coordonatelor. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare prin integrarea fără probleme a datelor reale despre călătorii în aplicațiile AI, susținând sarcini precum descoperirea de destinații, planificarea călătoriilor și altele. Serverul suportă autentificare cu cheie API, implementare Docker și instrumente interactive, fiind versatil pentru o gamă largă de asistenți AI și platforme client.

Listă de Prompts

Nu există șabloane de prompt specificate în depozit sau documentație.

Listă de Resurse

Nu sunt descrise resurse MCP explicite în depozit sau documentație.

Listă de Instrumente

• Căutare locații
  Permite căutarea hotelurilor, restaurantelor și atracțiilor pe Tripadvisor.
• Obținere informații detaliate despre o locație
  Recuperează informații cuprinzătoare despre o locație anume (ex: hotel, restaurant).
• Recuperare recenzii și fotografii
  Permite obținerea recenziilor utilizatorilor și a fotografiilor pentru o locație Tripadvisor dată.
• Căutare locații în apropiere
  Permite găsirea locațiilor apropiate de anumite coordonate.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare destinații
  Dezvoltatorii pot permite asistenților AI să caute destinații de călătorie, hoteluri, restaurante și atracții folosind interfața standardizată MCP.
• Planificare călătorii
  Integrează date detaliate despre locații, recenzii și fotografii în instrumente AI pentru itinerare sau planificarea călătoriilor.
• Recomandări personalizate
  Folosește instrumentele de căutare și recuperare a recenziilor pentru a construi aplicații AI care sugerează destinații sau experiențe adaptate preferințelor utilizatorilor.
• Descoperire bazată pe locație
  Susține funcții de tip „ce este în apropiere” pentru utilizatori, prin căutarea atracțiilor sau facilităților pe baza coordonatelor geografice.
• Agregare de conținut pentru aplicații de călătorii
  Agregă și afișează date Tripadvisor în aplicații sau chatboți de călătorii pentru a oferi informații complete și actualizate utilizatorilor finali.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat uv și cheia ta de API Tripadvisor.
2. Clonează depozitul și localizează directorul tripadvisor-mcp.
3. Editează fișierul de configurare Windsurf pentru a adăuga serverul MCP:
4. Inserează următorul JSON sub obiectul mcpServers:

   {
     "tripadvisor": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "<calea completă către directorul tripadvisor-mcp>",
         "run",
         "src/tripadvisor_mcp/main.py"
       ],
       "env": {
         "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
       }
     }
   }
   

5. Salvează configurația și repornește Windsurf.

Claude

1. Obține cheia ta de API Tripadvisor de pe Tripadvisor Developer Portal.
2. Clonează depozitul și găsește directorul tripadvisor-mcp.
3. În configurația Claude Desktop, adaugă:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<calea completă către directorul tripadvisor-mcp>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Dacă întâmpini o eroare ENOENT, setează calea completă către uv sau setează NO_UV=1.
5. Repornește Claude Desktop pentru a aplica modificările.

Cursor

1. Asigură-te că ai Docker și cheia ta de API Tripadvisor pregătite.
2. Construiește imaginea Docker:

   docker build -t tripadvisor-mcp-server .
   

3. Adaugă configurația serverului în setările 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. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Clonează depozitul și obține cheia ta de API Tripadvisor.
2. Adaugă configurația serverului MCP în fișierul de configurare Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<calea completă către directorul tripadvisor-mcp>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salvează fișierul și repornește Cline.

Securizarea cheilor de API

Folosește întotdeauna variabile de mediu pentru stocarea cheilor de API, pentru siguranță. Exemplu de configurare:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

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

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “tripadvisor” cu numele efectiv al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Acest server MCP are un domeniu bine definit și este concentrat pe un caz de utilizare clar (date Tripadvisor), oferind instrumente esențiale pentru aplicații AI de călătorie și instrucțiuni bune pentru configurare și implementare. Totuși, lipsesc detalii despre șabloane de prompt, resurse MCP explicite sau funcționalități MCP avansate precum roots și sampling.

Scor: 6/10 — Solid, funcțional, dar cu profunzime MCP limitată.

Scor MCP