Airbnb MCP について
Airbnb MCP は、ブラウザベースのインターフェースを通じて Airbnb MCP サーバーと LangChain、Groq を連携させるデモプロジェクトです。Cursor でこの構成を設定する開発者を対象としています。
主な機能
- 01Airbnb MCP サーバー連携
- 02LangChain と Groq の設定
- 03ブラウザベースのインターフェース
- 04Cursor の MCP 設定
活用シーン
- 01Airbnb MCP と LangChain の連携例
- 02Cursor での MCP サーバー設定
MCP 対応
Airbnb MCP サーバーとの連携を示し、Cursor で Airbnb および Playwright サーバーを設定する手順を含みます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Airbnb MCP
このリポジトリでは、ブラウザー上で操作できるインターフェースを使用して、Airbnb MCP サーバーを LangChain および Groq と連携させる方法を紹介します。
ゼロからセットアップする方法
ステップ 0:uv を初期化する
pip install uv
ステップ 1:プロジェクトを初期化する
uv init Airbnb-mcp
ステップ 2:プロジェクトディレクトリに移動する
cd Airbnb-mcp
ステップ 3:Conda 環境を作成して有効化する
conda create -n Airbnb-mcp python=3.10
conda activate Airbnb-mcp
ステップ 4:依存関係をインストールする
uv add langchain-groq
uv add mcp-use
ステップ 5:Cursor でプロジェクトを開く(Cursor がインストールされていることを確認してください)
cursor .
ステップ 6:browser-mcp.json ファイルを作成する
前提条件:お使いのマシンに Node.js がインストールされていることを確認してください。
ルートディレクトリに browser-mcp.json ファイルを作成し、以下の内容を記述します。
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["@playwright/mcp@latest"]
},
"airbnb": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@openbnb/mcp-server-airbnb"]
},
"duckduckgo-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "duckduckgo-mcp-server"]
}
}
}
この形式では、アプリが Node.js ベースのため npx を使用します。
ステップ 7:API キーを追加する
.env ファイルを作成し、Groq API キーを追加します。
GROQ_API_KEY="your_key_here"
ステップ 8:アプリを実行する
python run app.py
ステップ 9:Cursor で MCP を設定する
Ctrl + Lで Cursor チャットを開きます。Preferences → Cursor Settings → MCPsに移動します。- 新しい グローバル MCP サーバー を追加します。
browser-mcp.jsonの内容をコピーして、設定ボックスに貼り付けます。- Cursor IDE を再起動します。
これで準備完了です 🎉
このリポジトリを使用する方法
ステップ 1:リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/suvraadeep/Airbnb-mcp.git
ステップ 2:プロジェクトディレクトリに移動する
cd Airbnb-mcp
ステップ 3:Conda 環境を作成して有効化する
conda create -n Airbnb-mcp python=3.10
conda activate Airbnb-mcp
ステップ 4:Cursor でプロジェクトを開く
cursor .
ステップ 5:API キーを追加する
.env ファイルを作成し、以下を記述します。
GROQ_API_KEY="your_key_here"
ステップ 6:依存関係をインストールする
uv add langchain-groq
uv add mcp-use
ステップ 7:アプリを実行する
python run app.py
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。