트랙트 | Glama

🎬 MCP Trakt: AI를 엔터테인먼트 데이터로 연결하는 게이트웨이

MCP 트랙트 커서로 구축됨 Claude가 지원합니다

AI 언어 모델과 Trakt.tv API를 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버로, LLM이 실시간 엔터테인먼트 데이터와 개인 Trakt 시청 기록에 액세스할 수 있도록 합니다.

🖥️ AI 실험

이 단락을 제외한 모든 내용은 코드를 포함하여 AI가 생성했습니다. MCP에 대해 더 자세히 알아보고 싶었고, Cursor를 많이 다루어 왔기 때문에 이 두 가지를 하나로 합치는 것이 자연스러운 다음 단계라고 생각했습니다. 그 결과 이 프로젝트가 탄생했습니다. 앞으로의 모든 변경 사항 역시 AI가 처리할 것입니다.

🤖 MCP란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol)는 Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 시스템 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 하는 개방형 사양입니다.

MCP는 AI 모델이 다음을 수행할 수 있는 표준화된 방법을 만듭니다.

교육 마감일 이후 실시간 데이터에 액세스하세요
전용 서버를 통해 외부 API 및 웹 서비스에 연결
전문 도구 및 기능을 안전하게 실행하세요
외부 리소스에서 읽기 및 쓰기
텍스트 전용 형식으로는 처리하기 어려운 복잡한 데이터를 처리합니다.

MCP의 핵심은 다음을 정의하여 작동합니다.

리소스 : AI가 읽거나 쓸 수 있는 구조화된 데이터 소스(예 trakt://shows/trending )
도구 : AI가 특정 작업( fetch_trending_shows 등)을 수행하기 위해 호출할 수 있는 기능
세션 : AI와 MCP 서버 간의 보안 연결

이와 같은 MCP 서버는 AI 모델과 외부 세계 간의 브리지 역할을 하며, 재교육 없이도 새로운 기능으로 확장할 수 있습니다.

📺 Trakt란 무엇인가요?

Trakt.tv는 시청하는 TV 프로그램과 영화를 자동으로 추적하는 플랫폼입니다. 이 서비스는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

다양한 스트리밍 서비스에서 시청 습관을 종합적으로 추적
친구들과 시청 내용을 공유하고 토론할 수 있는 소셜 기능
시청 기록을 기반으로 한 개인화된 추천
개발자가 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 광범위한 API

Trakt는 다음과 같은 기능으로 엔터테인먼트 추적의 표준이 되었습니다.

1,400만 명 이상의 사용자가 시청 습관을 추적하고 있습니다.
자세한 메타데이터를 포함한 수백만 개의 영화 및 TV 쇼에 대한 데이터
인기 있는 미디어 플레이어 및 스트리밍 서비스와의 통합

이 MCP 서버는 Trakt의 풍부한 API 생태계를 활용하여 Claude와 같은 AI 도우미와의 대화에 실시간 엔터테인먼트 데이터를 직접 제공합니다.

🚀 커서 개발 경험

이 프로젝트 전체는 AI 시대를 위해 개발된 코드 편집기인 Cursor를 사용하여 개발되었으며, Claude 3.7 Sonnet이 모든 코드를 생성했습니다. 이러한 접근 방식은 다음을 보여줍니다.

AI 지원 개발을 통해 특수 MCP 서버 구축을 획기적으로 가속화할 수 있는 방법
기능적이고 잘 구성된 코드를 작성하는 현대 AI의 역량
인간의 의도와 AI 구현 간의 협업 워크플로

✨ 특징

🌎 공공 교통 데이터

인기 있는 인기 프로그램과 영화에 접속하세요
가장 많이 즐겨찾고, 재생되고, 시청된 콘텐츠를 찾아보세요
Trakt의 글로벌 커뮤니티에서 실시간 데이터를 얻으세요
제목, 연도 및 인기 지표가 포함된 형식화된 응답

👤 개인 트랙트 데이터

시청한 프로그램 보기 : 개인적으로 시청한 프로그램의 전체 목록을 확인하세요
각 시리즈의 정확한 마지막 시청 날짜를 확인하세요
각 쇼를 몇 번 시청했는지 추적하세요
현재 시청 중인 쇼를 체크인하여 시청한 것으로 표시하세요.
- 쇼 ID(더 정확함) 또는 쇼 제목(더 편리함)으로
- Twitter, Mastodon 또는 Tumblr에 체크인 공유
- 체크인에 사용자 정의 메시지를 포함하세요
- 사람이 읽을 수 있는 형식으로 에피소드를 시청한 시간을 확인하세요.
쇼를 검색하여 세부 정보와 ID를 찾으세요
Trakt를 통한 장치 코드 흐름을 통한 보안 인증
개인 데이터는 Trakt 계정에서 직접 가져옵니다.

💬 댓글 및 리뷰

쇼와 영화에 대한 댓글 보기 : 다른 사람들이 당신이 좋아하는 콘텐츠에 대해 어떻게 말하는지 읽어보세요
특정 시즌 및 에피소드에 대한 댓글 보기 : 쇼의 특정 부분에 대한 통찰력 얻기
개별 댓글과 답변 보기 : 커뮤니티 토론에 참여하세요
스포일러 보호 : 스포일러가 포함된 댓글은 기본적으로 숨겨집니다.
스포일러 표시 여부 전환 : 스포일러를 표시할지 숨길지 선택합니다.
리뷰 보기 : 더 길고 자세한 댓글은 리뷰로 표시됩니다.

🔄 일반 기능

MCP 리소스를 통해 Trakt API 데이터를 노출합니다.
실시간 엔터테인먼트 정보를 가져오기 위한 도구를 제공합니다.
AI 모델이 개인화된 엔터테인먼트 추천을 제공할 수 있도록 지원
간단한 인증 및 로그아웃 프로세스

📺 현재 인기 있는 프로그램

2025년 4월부터 다음과 같은 인기 프로그램을 시청할 수 있습니다.

"화이트 로터스"(2021) - 7,870명 시청
"데어데블: 본 어게인"(2025) - 6,738명 시청
세브란스(2022) - 4,507명 시청

🎥 현재 인기 영화

지금 가장 인기 있는 영화:

"블랙백"(2025) - 1,491명 시청
"일하는 남자"(2025) - 1,226명 시청
"미키 17"(2025) - 764명 시청

🔌 이용 가능한 리소스

리소스 표시

의지	설명	예시 데이터
`trakt://shows/trending`	지난 24시간 동안 가장 많이 시청된 쇼	쇼 제목, 연도, 시청자 수
`trakt://shows/popular`	시청률 기준 가장 인기 있는 쇼	쇼 제목, 연도, 인기 점수
`trakt://shows/favorited`	가장 많이 선호되는 쇼	제목, 연도, 즐겨찾기 수 표시
`trakt://shows/played`	가장 많이 재생된 쇼	쇼 제목, 연도, 재생 횟수
`trakt://shows/watched`	고유 사용자가 가장 많이 시청한 쇼	쇼 제목, 연도, 시청자 수

영화 리소스

의지	설명	예시 데이터
`trakt://movies/trending`	지난 24시간 동안 가장 많이 시청된 영화	영화 제목, 연도, 시청자 수
`trakt://movies/popular`	평점 기준 가장 인기 있는 영화	영화 제목, 연도, 인기곡
`trakt://movies/favorited`	가장 좋아하는 영화	영화 제목, 연도, 좋아하는 영화 수
`trakt://movies/played`	가장 많이 재생된 영화	영화 제목, 연도, 재생 횟수
`trakt://movies/watched`	고유 사용자가 가장 많이 시청한 영화	영화 제목, 연도, 시청자 수

사용자 리소스

의지	설명	예시 데이터
`trakt://user/auth/status`	현재 인증 상태	인증 상태, 토큰 만료
`trakt://user/watched/shows`	인증된 사용자가 시청한 쇼	쇼 제목, 연도, 마지막 시청 날짜, 재생 횟수
`trakt://user/watched/movies`	인증된 사용자가 시청한 영화	영화 제목, 연도, 마지막 시청 날짜, 재생 횟수

댓글 리소스

의지	설명	예시 데이터
`trakt://comments/movie/:id`	특정 영화에 대한 댓글	댓글 내용, 작성자, 날짜, 좋아요
`trakt://comments/show/:id`	특정 쇼에 대한 댓글	댓글 내용, 작성자, 날짜, 좋아요
`trakt://comments/show/:id/season/:season`	특정 시즌에 대한 코멘트	댓글 내용, 작성자, 날짜, 좋아요
`trakt://comments/show/:id/season/:season/episode/:episode`	특정 에피소드에 대한 댓글	댓글 내용, 작성자, 날짜, 좋아요
`trakt://comments/:id`	구체적인 의견	댓글 내용, 작성자, 날짜, 좋아요
`trakt://comments/:id/replies`	특정 댓글에 대한 답변	답글 텍스트, 작성자, 날짜

🛠️ 사용 가능한 도구

도구 표시

지엑스피1

영화 도구

# 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")

인증 및 사용자 도구

# 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

체크인 도구

# 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
)

댓글 도구

# 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")

🔐 인증

서버는 Trakt의 장치 인증 흐름을 사용합니다.

사용자별 데이터를 요청하면 필요한 경우 서버가 자동으로 인증을 시작합니다.
브라우저에서 방문할 수 있는 코드와 URL이 제공됩니다.
Trakt 웹사이트에 코드를 입력하고 앱을 승인한 후 Claude에게 승인을 완료했다고 알려주세요.
Claude는 인증 상태를 확인한 후 개인 데이터를 가져옵니다.
귀하의 인증 토큰은 향후 요청을 위해 안전하게 저장됩니다.

clear_auth 도구를 사용하면 언제든지 로그아웃할 수 있습니다.

🚀 설정

이 저장소를 복제하세요
git clone https://github.com/yourusername/mcp-trakt.git cd mcp-trakt
종속성 설치
pip install -r requirements.txt
환경 설정
cp .env.example .env
그런 다음 .env 편집하여 Trakt API 자격 증명을 추가합니다.
TRAKT_CLIENT_ID=your_client_id TRAKT_CLIENT_SECRET=your_client_secret
서버를 실행하세요
python server.py

🧪 개발 및 테스트

MCP Inspector로 테스트

mcp dev server.py

Claude Desktop에 설치

mcp install server.py

📝 클로드와 함께 사용

설치가 완료되면 Claude에게 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

"요즘 인기 있는 쇼는 뭐예요?"
"이번 주 인기 영화 몇 편 추천해 줄 수 있어?"
"이번 달에 가장 많이 시청된 쇼는 무엇인가요?"
"내가 본 프로그램을 보여주세요"(인증 필요)
"제가 마지막으로 본 쇼는 무엇이었나요?" (인증 필요)
"내가 본 영화를 보여주세요"(인증 필요)
"제가 마지막으로 본 영화는 뭐였죠?" (인증 필요)
"브레이킹 배드"와 같은 쇼를 검색하세요
"브레이킹 배드 시즌 2 5화에 체크인해 주세요"(제목 사용)
"쇼 ID 1388의 시즌 1 에피소드 3을 체크인하고 트위터에서 공유해 주세요"(ID 사용)
"브레이킹 배드에 대한 댓글을 보여주세요"
"사람들은 대부 영화에 대해 뭐라고 말하나요?"
"기묘한 이야기 시즌 1에 대한 댓글을 보여주세요"
"왕좌의 게임 시즌 2 에피소드 5에 대한 댓글을 받아보세요"
"댓글 #12345와 그 답변을 보여주세요"
"브레이킹 배드에 대한 댓글을 보여주세요. 다만 스포일러는 포함해야 합니다."
"대부"와 비슷한 영화를 검색하세요
"브레이킹 배드에 가장 많은 좋아요를 받은 댓글을 보여주세요"(sort="likes" 사용)
"대부 영화에 대한 가장 높은 평가를 받은 댓글을 받아보세요"(sort="highest" 사용)
"Stranger Things 시즌 1에 대한 가장 많은 답변이 있는 댓글을 보여주세요"(sort="replies" 사용)

Claude는 이 MCP 서버를 사용하여 Trakt의 실시간 데이터를 제공합니다.

👤 개인 데이터 접근

인증을 통해 다음에 액세스할 수 있습니다.

시청한 전체 쇼 및 영화 기록
각 쇼와 영화의 마지막 시청 날짜
각 쇼와 영화를 시청한 횟수
현재 시청 중인 쇼에 체크인하고 진행 상황을 추적하세요
개인 시청 통계
소셜 미디어 플랫폼에서 시청 활동을 공유하세요

모든 데이터는 실시간으로 귀하의 Trakt 계정에서 직접 가져옵니다.

🔮 향후 개발

더 많은 개인 데이터에 액세스하기 위해 사용자 인증 확장
예정된 에피소드에 대한 캘린더 이벤트 추가
스크로블링 지원(시청 내용 추적)
시청 기록에 따른 추천 구현
쇼뿐만 아니라 영화도 포함하도록 검색 범위 확장
공유를 위한 더 많은 소셜 미디어 플랫폼 지원 추가

📄 라이센스

MIT 라이센스

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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