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Tripadvisor MCP Server

Tripadvisor MCP Server

本地服务
github.com/pab1it0媒体与设计6483 周前更新

关于 Tripadvisor MCP Server

Tripadvisor MCP Server 是面向 Tripadvisor Content API 的 MCP 服务,提供地点数据、评论和照片的标准化访问。它适合需要让 AI 助手搜索旅行目的地和体验的开发者。

主要功能

  1. 01搜索酒店、餐厅和景点等地点
  2. 02获取指定地点的详细信息
  3. 03检索地点的评论和照片
  4. 04按坐标查找附近地点
  5. 05通过 API Key 进行认证
  6. 06支持 Docker 容器化部署

适用场景

  1. 01让 AI 助手推荐附近的餐厅或景点
  2. 02为旅行规划类应用提供地点评论与照片
  3. 03在容器环境中部署旅行数据查询服务

MCP 相关

该项目作为 MCP 服务运行,向 MCP 客户端暴露搜索、详情、评论和照片等工具。用户可在客户端配置中选择需要启用的工具。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"tripadvisor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"build"
]
}
}
}
启动命令docker run -i --rm build

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
ocibuild

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

Tripadvisor MCP 服务

一个用于 Tripadvisor Content API 的 Model Context Protocol(MCP)服务。

该服务通过标准化的 MCP 接口提供对 Tripadvisor 地点数据、点评和照片的访问,让 AI 助手能够搜索旅行目的地和体验。

功能

  • 在 Tripadvisor 上搜索地点(酒店、餐厅、景点)

  • 获取特定地点的详细信息

  • 获取地点的点评和照片

  • 根据坐标搜索附近地点

  • API 密钥身份验证

  • 支持 Docker 容器化

  • 为 AI 助手提供交互式工具

工具列表可配置,因此你可以选择要向 MCP 客户端提供哪些工具。

用法

  1. 从 Tripadvisor Developer Portal 获取 Tripadvisor Content API 密钥。

  2. 通过 .env 文件或系统环境变量配置 Tripadvisor Content API 的环境变量:

# Required: Tripadvisor Content API configuration
TRIPADVISOR_API_KEY=your_api_key_here
  1. 将服务配置添加到客户端配置文件中。以下以 Claude Desktop 为例:
{
  "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"
      }
    }
  }
}

注意:如果你在 Claude Desktop 中看到 Error: spawn uv ENOENT,可能需要指定 uv 的完整路径,或在配置中设置环境变量 NO_UV=1。

Docker 用法

本项目支持 Docker,便于部署和隔离。

构建 Docker 镜像

使用以下命令构建 Docker 镜像:

docker build -t tripadvisor-mcp-server .
使用 Docker 运行

你可以通过多种方式使用 Docker 运行该服务:

直接使用 docker run:
docker run -it --rm \
  -e TRIPADVISOR_API_KEY=your_api_key_here \
  tripadvisor-mcp-server
使用 docker-compose:

创建一个包含 Tripadvisor API 密钥的 .env 文件,然后运行:

docker-compose up
在 Claude Desktop 中使用 Docker 运行

若要在 Claude Desktop 中使用容器化服务,请更新配置,通过环境变量使用 Docker:

{
  "mcpServers": {
    "tripadvisor": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
        "tripadvisor-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

此配置通过仅指定变量名的 -e 标志,将环境变量从 Claude Desktop 传递到 Docker 容器,并在 env 对象中提供实际值。

开发

欢迎贡献!如果你有任何建议或改进意见,请提交 issue 或 pull request。

本项目使用 uv 管理依赖项。请按照适用于你平台的说明安装 uv:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

然后,你可以创建虚拟环境并安装依赖项:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate     # On Windows
uv pip install -e .

项目结构

本项目采用 src 目录结构:

tripadvisor-mcp/
├── src/
│   └── tripadvisor_mcp/
│       ├── __init__.py      # Package initialization
│       ├── server.py        # MCP server implementation
│       ├── main.py          # Main application logic
├── Dockerfile               # Docker configuration
├── docker-compose.yml       # Docker Compose configuration
├── .dockerignore            # Docker ignore file
├── pyproject.toml           # Project configuration
└── README.md                # This file
测试

本项目包含一套测试,用于确保功能正常并帮助防止回归问题。

使用 pytest 运行测试:

# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Run the tests
pytest

# Run with coverage report
pytest --cov=src --cov-report=term-missing
工具
工具类别描述
search_locations搜索按查询文本、类别和其他筛选条件搜索地点
search_nearby_locations搜索查找特定坐标附近的地点
get_location_details获取获取地点的详细信息
get_location_reviews获取获取地点的点评
get_location_photos获取获取地点的照片

许可证

MIT


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第一次接触 MCP?

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。