TMDB MCP Server-integration

Vad gör “TMDB” MCP Server?

TMDB MCP Server kopplar AI-assistenter till The Movie Database (TMDB) API och ger sömlös åtkomst till omfattande filminformation, sökfunktioner och filmrekommendationer. Som en brygga mellan AI-klienter och TMDB möjliggör den uppgifter som att söka filmer via titel eller nyckelord, hämta detaljerad information om specifika filmer samt få fram trendande filmer eller personliga rekommendationer. Denna integration strömlinjeformar arbetsflöden för utvecklare som bygger underhållningsapplikationer, chattbotar eller assistentfunktioner, och låter AI-system fråga filmdatabaser, hantera kontextuell information och interagera med TMDB-resurser programmatiskt. TMDB MCP Server förbättrar utvecklingsprocessen genom att standardisera och förenkla hur AI-agenter får åtkomst till och presenterar filmdata från TMDB.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

• Filmer (tmdb:///movie/<movie_id>)
  Ger omfattande filmdetaljer, inklusive:
  • Titel och premiärdatum
  • Betyg och översikt
  • Genrer
  • Poster-URL
  • Skådespelarinformation (topp 5 skådespelare)
  • Regissör
  • Utvalda recensioner
    All data returneras i JSON-format.

Lista över verktyg

• search_movies
  Sök efter filmer via titel eller nyckelord. Returnerar en lista med filmer inklusive titlar, premiärår, ID, betyg och översikter.

• get_recommendations
  Få filmrekommendationer baserat på ett specifikt TMDB-filmid. Returnerar de 5 bästa rekommenderade filmerna med detaljer.

• get_trending
  Hämta trendande filmer för ett angivet tidsfönster (“day” eller “week”). Returnerar de 10 mest trendande filmerna med detaljer.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP Server

• Filmdiscovery och -utforskning
  Utvecklare kan låta användare upptäcka nya filmer genom att söka i TMDB:s stora databas, filtrera på nyckelord, genrer eller popularitet.

• Personliga rekommendationer
  AI-assistenter kan hämta filmrekommendationer baserat på användarens favoritfilmer, vilket förbättrar engagemanget i underhållningsappar.

• Trendbevakning
  Applikationer kan visa trendande filmer (dagligen eller veckovis) och hålla användare uppdaterade om populärt innehåll.

• Hämtning av filmdetaljer
  Boter eller assistenter kan tillhandahålla djupgående filminformation, inklusive skådespelare, regissör, recensioner med mera, vilket förhöjer användarfrågor.

• Integration med underhållningschattbot
  Integrera med chattbotar för att besvara användarnas frågor om filmer, skådespelare och kommande premiärer i realtid.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js (v18+), npm (v8+) och TypeScript är installerade.
2. Skaffa en TMDB API-nyckel från TMDB .
3. Lägg till TMDB MCP Server i din konfiguration:

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

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Ange TMDB API-nyckeln som miljövariabel för säkerhet:

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

6. Verifiera installationen genom att köra en testfråga.

Claude

1. Bekräfta förutsättningar (Node.js, npm, TypeScript) och skaffa en TMDB API-nyckel.
2. Redigera ~/Library/Application Support/Claude/config.json för att inkludera:

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

3. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop.
4. Skydda din API-nyckel med miljövariabler:

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

5. Validera integrationen genom att söka efter en film.

Cursor

1. Installera Node.js, npm och hämta en TMDB API-nyckel.
2. Öppna Cursor-inställningarna och hitta MCP-serverkonfigurationen.
3. Lägg till följande:

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

4. Använd miljövariabel för API-nyckeln:

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

5. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Sätt upp Node.js, npm och skaffa TMDB API-nyckeln.
2. Hitta MCP-konfigurationsfilen i Cline.
3. Sätt in:

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

4. Skydda API-nyckeln:

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

5. Spara, starta om Cline och testa servern.

Obs: Skydda alltid dina API-nycklar genom att använda miljövariabler som visas ovan.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serverdetaljer med följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “tmdb” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt:
Denna MCP-server erbjuder kraftfulla filmdata-verktyg och tydliga installationsinstruktioner men saknar promptmallar och sampling-stöd. Den lämpar sig mycket väl för underhållning och filmassistenter, men skulle kunna bli mer komplett med ytterligare MCP-funktioner.

MCP-betyg

Betyg:
Baserat på tillgängliga funktioner, fullständighet och dokumentation får denna MCP-server 7/10. Den är robust för filmrelaterade uppgifter, men bristen på prompt- och sampling-stöd minskar dess mångsidighet för bredare MCP-arbetsflöden.