Tripadvisor MCP 服务器
Tripadvisor 内容 API 的模型上下文协议(MCP) 服务器。
这可以通过标准化的 MCP 界面访问 Tripadvisor 位置数据、评论和照片，从而让 AI 助手搜索旅行目的地和体验。
特征
工具列表是可配置的，因此您可以选择要向 MCP 客户端提供的工具。
Related MCP server: mcp-llm
用法
从Tripadvisor 开发者门户获取您的 Tripadvisor 内容 API 密钥。
通过.env文件或系统环境变量配置您的 Tripadvisor Content API 的环境变量：
# Required: Tripadvisor Content API configuration
TRIPADVISOR_API_KEY=your_api_key_here
将服务器配置添加到客户端配置文件中。例如，对于 Claude Desktop：
{
"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：如果您在 Claude Desktop 中看到Error: spawn uv ENOENT ，则可能需要指定uv的完整路径或在配置中设置环境变量NO_UV=1 。
Docker 使用
该项目包括 Docker 支持，以便于部署和隔离。
构建 Docker 镜像
使用以下方式构建 Docker 镜像：
docker build -t tripadvisor-mcp-server .
使用 Docker 运行
您可以通过多种方式使用 Docker 运行服务器：
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：
使用您的 Tripadvisor API 密钥创建一个.env文件，然后运行：
在 Claude Desktop 中使用 Docker 运行
要将容器化服务器与 Claude Desktop 一起使用，请更新配置以使用带有环境变量的 Docker：
{
"mcpServers": {
"tripadvisor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"-i",
"-e", "TRIPADVISOR_API_KEY",
"tripadvisor-mcp-server"
],
"env": {
"TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
此配置使用仅带有变量名的-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。
发展
欢迎贡献代码！如果您有任何建议或改进，请提交 issue 或 pull request。
本项目使用uv来管理依赖项。请按照您平台的说明安装uv ：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
然后，您可以创建一个虚拟环境并使用以下命令安装依赖项：
uv venv
source .venv/bin/activate # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate # On Windows
uv pip install -e .
项目结构
该项目已采用src目录结构进行组织：
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
该项目包括一个测试套件，可确保功能并有助于防止回归。
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 | 通过查询文本、类别和其他过滤器搜索位置 |
search_nearby_locations
| 搜索 | 查找特定坐标附近的位置 |
get_location_details
| 检索 | 获取有关位置的详细信息 |
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| 检索 | 检索某个地点的评论 |
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执照
麻省理工学院
