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Airbnb MCP

Airbnb MCP

本地服务
github.com/suvraadeep地图与出行080 周前更新

关于 Airbnb MCP

Airbnb MCP 是一个演示项目,通过基于浏览器的界面将 Airbnb MCP 服务与 LangChain 和 Groq 集成。该项目面向在 Cursor 中配置此集成的开发者。

主要功能

  1. 01集成 Airbnb MCP 服务
  2. 02配置 LangChain 和 Groq
  3. 03基于浏览器的界面
  4. 04配置 Cursor 的 MCP

适用场景

  1. 01演示 Airbnb MCP 与 LangChain 集成
  2. 02为 Cursor 配置 MCP 服务

MCP 相关

该项目演示了与 Airbnb MCP 服务的集成,并包含在 Cursor 中配置 Airbnb 和 Playwright 服务的步骤。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Airbnb MCP

此存储库演示如何通过基于浏览器的界面,将 Airbnb MCP 服务与 LangChain 和 Groq 集成。


从头开始设置

步骤 0:初始化 uv
pip install uv
步骤 1:初始化项目
uv init Airbnb-mcp
步骤 2:进入项目目录
cd Airbnb-mcp
步骤 3:创建并激活 Conda 环境
conda create -n Airbnb-mcp python=3.10
conda activate Airbnb-mcp
步骤 4:安装依赖项
uv add langchain-groq
uv add mcp-use
步骤 5:在 Cursor 中打开项目(请确保已安装 Cursor)
cursor .
步骤 6:创建 browser-mcp.json 文件

前提条件:确保已在计算机上安装 Node.js。

在根目录中创建 browser-mcp.json 文件,并添加以下内容:

{
  "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"]
    }
  }
}

由于应用基于 Node.js,此格式使用 npx。

步骤 7:添加 API 密钥

创建 .env 文件并添加 Groq API 密钥:

GROQ_API_KEY="your_key_here"
步骤 8:运行应用
python run app.py
步骤 9:在 Cursor 中配置 MCP
  1. 使用 Ctrl + L 打开 Cursor 聊天。
  2. 前往 Preferences → Cursor Settings → MCPs。
  3. 添加一个新的 全局 MCP 服务。
  4. 将 browser-mcp.json 的内容复制并粘贴到配置框中。
  5. 重启 Cursor IDE。

一切就绪 🎉


从此存储库使用

步骤 1:克隆存储库
git clone https://github.com/suvraadeep/Airbnb-mcp.git
步骤 2:进入项目目录
cd Airbnb-mcp
步骤 3:创建并激活 Conda 环境
conda create -n Airbnb-mcp python=3.10
conda activate Airbnb-mcp
步骤 4:在 Cursor 中打开项目
cursor .
步骤 5:添加 API 密钥

创建 .env 文件并添加:

GROQ_API_KEY="your_key_here"
步骤 6:安装依赖项
uv add langchain-groq
uv add mcp-use
步骤 7:运行应用
python run app.py

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。