Tripadvisor MCP 服务器

Tripadvisor MCP 服务器

FlowHunt 的 Tripadvisor MCP 服务器让 AI 助手能够轻松访问和交互实时 Tripadvisor 数据,为您的 AI 应用提供智能旅行搜索、推荐等功能。

“Tripadvisor” MCP 服务器有什么用?

Tripadvisor MCP(模型上下文协议)服务器是一个中间件组件,将 AI 助手与 Tripadvisor 内容 API 连接,提供标准化接口以访问丰富的旅游相关数据。通过该服务器,开发者可以让 AI 代理搜索地点(酒店、餐厅、景点)、获取详细信息、评论和照片,并支持基于坐标的搜索。此举让真实旅行数据无缝集成到 AI 驱动的应用中,支持如目的地发现、行程规划等任务。该服务器支持 API 密钥认证、Docker 部署和交互式工具,适用于多种 AI 助手和客户端平台。

提示词列表

代码库或文档中未指定提示词模板。

资源列表

代码库或文档中未描述明确的 MCP 资源。

工具列表

  • 地点搜索
    提供在 Tripadvisor 上搜索酒店、餐厅、景点的能力。
  • 获取详细地点信息
    获取指定地点(如酒店、餐厅)的详细信息。
  • 获取评论和照片
    支持获取指定 Tripadvisor 地点的用户评论和照片。
  • 搜索附近地点
    支持根据指定坐标查找附近的地点。

本 MCP 服务器的应用场景

  • 目的地搜索
    开发者可让 AI 助手通过标准化 MCP 接口搜索旅行目的地、酒店、餐厅和景点。
  • 行程规划
    将详细地点数据、评论和照片集成到 AI 驱动的行程或旅行规划工具中。
  • 个性化推荐
    利用服务器的搜索与评论获取工具,构建依据用户偏好的目的地/体验推荐应用。
  • 基于位置的发现
    通过地理坐标搜索景点或设施,为用户提供“附近有什么”功能。
  • 旅行应用内容聚合
    在旅行应用或聊天机器人中聚合并展示 Tripadvisor 数据,提供全面、最新的信息给终端用户。

如何配置

Windsurf

  1. 确保已安装 uv 并拥有您的 Tripadvisor API 密钥。
  2. 克隆代码库并定位到 tripadvisor-mcp 目录。
  3. 编辑您的 Windsurf 配置文件以添加 MCP 服务器:
  4. mcpServers 对象下插入以下 JSON:
    {
      "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. 保存配置并重启 Windsurf。

Claude

  1. Tripadvisor 开发者门户 获取您的 Tripadvisor API 密钥。
  2. 克隆代码库,定位到 tripadvisor-mcp 目录。
  3. 在 Claude Desktop 配置中添加:
    {
      "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. 如果遇到 ENOENT 错误,请指定 uv 的完整路径或设置 NO_UV=1
  5. 重启 Claude Desktop 应用更改。

Cursor

  1. 确保您已准备好 Docker 和 Tripadvisor API 密钥。
  2. 构建 Docker 镜像:
    docker build -t tripadvisor-mcp-server .
    
  3. 将服务器配置添加到 Cursor 设置中:
    {
      "mcpServers": {
        "tripadvisor": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "--rm",
            "-i",
            "-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
            "tripadvisor-mcp-server"
          ],
          "env": {
            "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cursor。

Cline

  1. 克隆代码库并获取您的 Tripadvisor API 密钥。
  2. 在 Cline 配置文件中添加 MCP 服务器配置:
    {
      "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. 保存并重启 Cline。

API 密钥安全存储

务必使用环境变量存储 API 密钥以保障安全。示例配置如下:

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

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器,首先将 MCP 组件添加到流程,并连接到您的 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 代理就可以将此 MCP 作为工具,调用其全部功能。请记得将 “tripadvisor” 替换为您的实际 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。


概览

部分可用性说明/备注
概览在 README 中提供
提示词列表未指定
资源列表未指定
工具列表在 README 与功能节中有描述
API 密钥安全README 中描述了环境变量使用
采样支持(评价时不重要)未提及

我们的看法

本 MCP 服务器聚焦于明确的应用场景(Tripadvisor 数据),为旅行类 AI 应用提供了必需工具,并配有良好的配置及部署说明。但缺少提示词模板、显式的 MCP 资源或诸如 roots、采样等高级 MCP 特性。

评分: 6/10 —— 功能扎实,实用性强,但缺乏更深的 MCP 扩展。

MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
至少有一个工具
Fork 数量4
Star 数量30

常见问题

什么是 Tripadvisor MCP 服务器?

Tripadvisor MCP 服务器是一种中间件,将 AI 助手连接到 Tripadvisor 内容 API,实现对地点、评论、照片等旅游相关数据的标准化访问。它允许 AI 应用执行搜索、获取详情,并通过真实世界的旅游信息提升用户体验。

Tripadvisor MCP 服务器提供哪些功能?

它提供地点搜索(酒店、餐厅、景点)、获取详细信息、访问评论和照片、以及基于坐标查找附近地点的工具——所有功能通过标准化接口支持 AI 工作流。

如何将 Tripadvisor MCP 服务器集成到我的 AI 工作流?

设置过程包括在您的客户端(如 Windsurf、Claude、Cursor 或 Cline)配置 MCP 服务器信息和 Tripadvisor API 密钥。每种集成方式在服务器说明中均有详细文档,通常需要编辑配置文件并重启客户端。

如何保障 API 密钥安全?

务必将 API 密钥存储在环境变量中,切勿将其硬编码在配置文件里。请参考文档中的环境变量示例配置以获取最佳实践。

此 MCP 服务器有哪些应用场景?

应用包括集成目的地搜索、行程规划、个性化旅行推荐、基于位置发现、以及内容聚合到 AI 驱动的旅行应用或聊天机器人中。

将 Tripadvisor 数据集成到您的 AI 解决方案中

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