Trakt

🎬 MCP Trakt: La puerta de entrada de tu IA a los datos de entretenimiento

MCP Trakt Construido con Cursor Desarrollado por Claude

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que crea un puente entre los modelos de lenguaje de IA y la API de Trakt.tv, lo que permite a los LLM acceder a datos de entretenimiento en tiempo real y al historial de visualización personal de Trakt.

🖥️ Un experimento de IA

Aparte de este párrafo, todo lo que aquí se presenta ha sido generado por IA, incluido el código. Mi objetivo era aprender más sobre MCP y he estado experimentando mucho con Cursor, así que me pareció lógico unirlos. El resultado fue este proyecto. Todos los cambios futuros también serán realizados por IA.

🤖¿Qué es MCP?

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es una especificación abierta que permite que los modelos de lenguaje grandes (LLM) como Claude interactúen con sistemas externos y fuentes de datos.

MCP crea una forma estandarizada para que los modelos de IA:

Acceda a datos en tiempo real más allá de su fecha límite de capacitación
Conéctese a API externas y servicios web a través de servidores dedicados
Ejecute herramientas y funciones especializadas de forma segura
Leer y escribir en recursos externos
Procesar datos complejos que serían difíciles de manejar en formatos de solo texto

En esencia, el MCP funciona definiendo:

Recursos : fuentes de datos estructuradas que una IA puede leer o en las que puede escribir (como trakt://shows/trending )
Herramientas : Funciones que la IA puede invocar para realizar acciones específicas (como fetch_trending_shows )
Sesiones : Conexiones seguras entre los servidores de IA y MCP

Los servidores MCP como este actúan como puentes entre los modelos de IA y el mundo externo, lo que permite ampliarlos con nuevas capacidades sin necesidad de volver a capacitarlos.

📺 ¿Qué es Trakt?

Trakt.tv es una plataforma que rastrea automáticamente los programas de televisión y películas que ves. El servicio ofrece:

Seguimiento exhaustivo de los hábitos de visualización en múltiples servicios de transmisión
Funciones sociales para compartir y discutir lo que estás viendo con tus amigos.
Recomendaciones personalizadas basadas en tu historial de visualización
API extensas que los desarrolladores pueden usar para crear aplicaciones

Trakt se ha convertido en el estándar para el seguimiento del entretenimiento con:

Más de 14 millones de usuarios rastrean sus hábitos de visualización
Datos sobre millones de películas y programas de televisión, incluidos metadatos detallados
Integración con reproductores multimedia y servicios de transmisión populares

Este servidor MCP aprovecha el rico ecosistema API de Trakt para llevar datos de entretenimiento en tiempo real directamente a sus conversaciones con asistentes de IA como Claude.

🚀 La experiencia de desarrollo del cursor

Todo este proyecto se desarrolló con Cursor , un editor de código diseñado para la era de la IA, y Claude 3.7 Sonnet generó todo el código. Este enfoque demuestra:

Cómo el desarrollo asistido por IA puede acelerar drásticamente la creación de servidores MCP especializados
Las capacidades de la IA moderna para escribir código funcional y bien estructurado
Un flujo de trabajo colaborativo entre la intención humana y la implementación de IA

✨ Características

Datos públicos de Trakt

Acceda a programas y películas populares y de tendencia.
Descubre el contenido más visto, reproducido y marcado como favorito
Obtenga datos en tiempo real de la comunidad global de Trakt
Respuestas formateadas con títulos, años y métricas de popularidad

👤 Datos personales de Trakt

Ver tus programas vistos : obtén una lista completa de los programas que has visto personalmente
Consulta las fechas exactas de tu último visionado de cada serie
Realiza un seguimiento de cuántas veces has visto cada programa
Regístrate en los programas que estás viendo actualmente para marcarlos como vistos
- Por ID de programa (más preciso) o por título de programa (más conveniente)
- Comparte check-ins en Twitter, Mastodon o Tumblr
- Incluye mensajes personalizados con tus check-ins
- Mira cuándo viste el episodio en formato legible para humanos
Busca programas para encontrar sus detalles e identificaciones
Autenticación segura con Trakt a través del flujo de código del dispositivo
Los datos personales se obtienen directamente de su cuenta de Trakt

💬 Comentarios y reseñas

Ver comentarios de programas y películas : lee lo que otros dicen sobre tu contenido favorito
Ver comentarios de temporadas y episodios específicos : obtener información sobre partes específicas de un programa
Ver comentarios individuales y sus respuestas : participar en las discusiones de la comunidad
Protección contra spoilers : los comentarios con spoilers están ocultos de forma predeterminada.
Activar o desactivar la visibilidad de los spoilers : elige si quieres mostrar u ocultar los spoilers
Ver reseñas : Los comentarios más largos y detallados se marcan como reseñas.

🔄 Características generales

Expone datos de la API de Trakt a través de recursos MCP
Proporciona herramientas para obtener información de entretenimiento en tiempo real.
Permite que los modelos de IA ofrezcan recomendaciones de entretenimiento personalizadas
Proceso sencillo de autenticación y cierre de sesión

📺 Programas que son tendencia actualmente

A partir de abril de 2025, podrás acceder a programas de tendencia como:

"El Loto Blanco" (2021) - 7.870 espectadores
"Daredevil: Renacido" (2025) - 6738 espectadores
"Severance" (2022) - 4.507 espectadores

Películas que son tendencia actualmente

Las películas más populares del momento:

"Black Bag" (2025) - 1.491 espectadores
"Un trabajador" (2025) - 1226 espectadores
"Mickey 17" (2025) - 764 espectadores

🔌 Recursos disponibles

Mostrar recursos

Recurso	Descripción	Datos de ejemplo
`trakt://shows/trending`	Los programas más vistos en las últimas 24 horas	Mostrar título, año, número de observadores
`trakt://shows/popular`	Los programas más populares según las calificaciones	Mostrar título, año, puntuación popular
`trakt://shows/favorited`	Programas más favoritos	Mostrar título, año y número de favoritos
`trakt://shows/played`	Programas más reproducidos	Mostrar título, año y número de reproducciones
`trakt://shows/watched`	Programas más vistos por usuarios únicos	Mostrar título, año, número de observadores

Recursos de películas

Recurso	Descripción	Datos de ejemplo
`trakt://movies/trending`	Películas más vistas en las últimas 24 horas	Título de la película, año, número de espectadores
`trakt://movies/popular`	Películas más populares según calificaciones	Título de la película, año, banda sonora popular
`trakt://movies/favorited`	Películas más favoritas	Título de la película, año, recuento de favoritos
`trakt://movies/played`	Películas más vistas	Título de la película, año, número de reproducciones
`trakt://movies/watched`	Películas más vistas por usuarios únicos	Título de la película, año, número de espectadores

Recursos para el usuario

Recurso	Descripción	Datos de ejemplo
`trakt://user/auth/status`	Estado de autenticación actual	Estado de autenticación, vencimiento del token
`trakt://user/watched/shows`	Programas vistos por el usuario autenticado	Mostrar título, año, fecha de última visualización, número de reproducciones
`trakt://user/watched/movies`	Películas vistas por el usuario autenticado	Título de la película, año, fecha de última visualización, número de reproducciones

Recursos para comentarios

Recurso	Descripción	Datos de ejemplo
`trakt://comments/movie/:id`	Comentarios sobre una película específica	Texto del comentario, autor, fecha, me gusta
`trakt://comments/show/:id`	Comentarios de un programa específico	Texto del comentario, autor, fecha, me gusta
`trakt://comments/show/:id/season/:season`	Comentarios para una temporada específica	Texto del comentario, autor, fecha, me gusta
`trakt://comments/show/:id/season/:season/episode/:episode`	Comentarios de un episodio específico	Texto del comentario, autor, fecha, me gusta
`trakt://comments/:id`	Un comentario específico	Texto del comentario, autor, fecha, me gusta
`trakt://comments/:id/replies`	Respuestas a un comentario específico	Texto de respuesta, autor, fecha

🛠️ Herramientas disponibles

Mostrar herramientas

# Get trending shows with optional limit parameter
fetch_trending_shows(limit=10)

# Get popular shows with optional limit parameter
fetch_popular_shows(limit=10)

# Get favorited shows with optional limit and period parameters
fetch_favorited_shows(limit=10, period="weekly")

# Get most played shows with optional limit and period parameters
fetch_played_shows(limit=10, period="weekly")

# Get most watched shows with optional limit and period parameters
fetch_watched_shows(limit=10, period="weekly")

# Search for shows by title to get show IDs and details
search_shows(query="Breaking Bad", limit=5)

# Search for movies by title to get movie IDs and details
search_movies(query="The Godfather", limit=5)

Herramientas de película

# Get trending movies with optional limit parameter
fetch_trending_movies(limit=10)

# Get popular movies with optional limit parameter
fetch_popular_movies(limit=10)

# Get favorited movies with optional limit and period parameters
fetch_favorited_movies(limit=10, period="weekly")

# Get most played movies with optional limit and period parameters
fetch_played_movies(limit=10, period="weekly")

# Get most watched movies with optional limit and period parameters
fetch_watched_movies(limit=10, period="weekly")

Autenticación y herramientas de usuario

# Start the device authorization flow with Trakt
start_device_auth()

# Check the status of an ongoing authentication
check_auth_status()

# Clear authentication (logout)
clear_auth()

# Fetch shows watched by the authenticated user
fetch_user_watched_shows(limit=0)  # 0 for all shows

# Fetch movies watched by the authenticated user
fetch_user_watched_movies(limit=0)  # 0 for all movies

Herramientas de check-in

# Method 1: Check in using show ID (recommended when precision is important)
# First use search_shows to find the correct show ID
search_shows(query="Breaking Bad", limit=5)
# Then use the ID for check-in
checkin_to_show(
    season=1, 
    episode=3, 
    show_id="1388",
    message="Loving this show!"
)

# Method 2: Check in using show title (more convenient)
checkin_to_show(
    season=1, 
    episode=1,
    show_title="Breaking Bad", 
    show_year=2008,  # Optional but helps with accuracy
    message="I'm the one who knocks!",
    share_twitter=True,
    share_mastodon=False,
    share_tumblr=False
)

Herramientas para comentarios

# Get comments for a movie (sorted by newest by default)
fetch_movie_comments(movie_id="123", limit=10, show_spoilers=False)

# Get comments for a show sorted by most likes
fetch_show_comments(show_id="456", limit=10, show_spoilers=False, sort="likes")

# Get comments for a specific season sorted by highest rating
fetch_season_comments(show_id="456", season=1, limit=10, show_spoilers=False, sort="highest")

# Get comments for a specific episode sorted by most replies
fetch_episode_comments(show_id="456", season=1, episode=3, limit=10, show_spoilers=False, sort="replies")

# Get a specific comment
fetch_comment(comment_id="789", show_spoilers=False)

# Get a comment with its replies sorted by oldest first
fetch_comment_replies(comment_id="789", limit=10, show_spoilers=False, sort="oldest")

🔐 Autenticación

El servidor utiliza el flujo de autenticación del dispositivo de Trakt:

Cuando solicita datos específicos del usuario, el servidor iniciará automáticamente la autenticación si es necesario
Recibirás un código y una URL para visitar en tu navegador.
Después de ingresar el código en el sitio web de Trakt y autorizar la aplicación, informe a Claude que ha completado la autorización.
Claude verificará el estado de autenticación y luego obtendrá sus datos personales.
Su token de autenticación se almacena de forma segura para futuras solicitudes

Puede cerrar la sesión en cualquier momento utilizando la herramienta clear_auth .

🚀 Configuración

Clonar este repositorio
git clone https://github.com/yourusername/mcp-trakt.git cd mcp-trakt
Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt
Configura tu entorno
cp .env.example .env
Luego edita .env para agregar tus credenciales de API de Trakt:
TRAKT_CLIENT_ID=your_client_id TRAKT_CLIENT_SECRET=your_client_secret
Ejecutar el servidor
python server.py

🧪 Desarrollo y pruebas

Pruebas con MCP Inspector

mcp dev server.py

Instalación en Claude Desktop

mcp install server.py

📝Usando con Claude

Una vez instalado, puedes hacerle preguntas a Claude como:

"¿Qué programas son tendencia en este momento?"
"¿Puedes recomendarme algunas películas populares esta semana?"
"¿Cuáles son los programas más vistos del mes?"
"Muéstrame los programas que he visto" (requiere autenticación)
"¿Cuál fue el último programa que vi?" (requiere autenticación)
"Muéstrame las películas que he visto" (requiere autenticación)
"¿Cuál fue la última película que vi?" (requiere autenticación)
Busca programas como 'Breaking Bad'
"Inscríbanme en el episodio 5 de la temporada 2 de Breaking Bad" (usa el título)
"Regístrate para ver el episodio 3 de la temporada 1 del programa ID 1388 y compártelo en Twitter" (usa ID)
"Muéstrame los comentarios de Breaking Bad"
"¿Qué dice la gente sobre la película El Padrino?"
Muéstrame los comentarios de la temporada 1 de Stranger Things.
Obtén comentarios del episodio 5 de la temporada 2 de Juego de Tronos.
"Muéstrame el comentario n.° 12345 con sus respuestas"
"Muéstrame comentarios de Breaking Bad pero incluye spoilers"
Busca películas como 'El Padrino'
"Muéstrame los comentarios más populares de Breaking Bad" (usa sort="likes")
"Obtén los comentarios mejor valorados de la película El Padrino" (usa sort="highest")
"Muéstrame los comentarios con más respuestas de la temporada 1 de Stranger Things" (usa sort="replies")

Claude utilizará este servidor MCP para proporcionarle datos en tiempo real de Trakt.

👤 Acceso a datos personales

Con la autenticación, podrás acceder a:

Tu historial completo de programas y películas vistos
Fechas de última visualización de cada programa y película
Número de veces que has visto cada programa y película
Regístrate en los programas que estás viendo actualmente y sigue tu progreso.
Estadísticas de visualización personales
Comparte tu actividad de visualización en las plataformas de redes sociales

Todos los datos se obtienen directamente de su cuenta de Trakt en tiempo real.

🔮 Desarrollo futuro

Ampliar la autenticación de usuarios para acceder a más datos personales
Agregar eventos de calendario para los próximos episodios
Soporte para scrobbling (seguimiento de lo que estás viendo)
Implementar recomendaciones basadas en el historial de visualización
Ampliar la búsqueda para incluir películas además de programas
Agregar soporte para más plataformas de redes sociales para compartir

📄 Licencia

Licencia MIT

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

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