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arrstack-mcp

by CT4nk3r
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Python
Hybrid

🎬 arrstack-mcp

一个 MCP 服务器，让 AI 助手能够控制您的 Sonarr、Radarr、Prowlarr、qBittorrent 和 Jellyfin 家庭实验室媒体堆栈。

适用于 Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilot、OpenClaw 以及任何其他兼容 MCP 的客户端。

演示

OpenClaw 使用 arrstack-mcp 搜索并下载媒体

Related MCP server: nas-mcp-server

功能

服务

工具

Sonarr

列出剧集、搜索并添加节目、即将播出的剧集、下载队列

Radarr

列出电影、搜索并添加电影、下载队列

Prowlarr

列出/测试索引器、搜索发布资源、健康检查

qBittorrent

列出/暂停/恢复/删除种子、添加磁力链接、传输统计

Jellyfin

列出媒体库、最近添加的内容、系统信息

仅配置您使用的服务 — 未配置的服务将被优雅地跳过。

快速入门

选项 1：Claude Desktop / Cursor / VS Code (stdio)

  1. 安装依赖：

    pip install "mcp[cli]>=1.9.0" httpx

  2. 添加到您的 MCP 客户端配置中（例如 claude_desktop_config.json）：

    {
  "mcpServers": {
    "arrstack": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/arrstack-mcp/server.py"],
      "env": {
        "SONARR_URL": "http://localhost:8989",
        "SONARR_API_KEY": "your-api-key",
        "RADARR_URL": "http://localhost:7878",
        "RADARR_API_KEY": "your-api-key",
        "QBT_URL": "http://localhost:8080",
        "QBT_USER": "admin",
        "QBT_PASS": "your-password",
        "JELLYFIN_URL": "http://localhost:8096"
      }
    }
  }
}

  3. 重启您的 MCP 客户端。完成！

选项 2：Docker (HTTP 传输)

适用于远程设置或与您的 *arr 堆栈一起运行时：

git clone https://github.com/ct4nk3r/arrstack-mcp.git
cd arrstack-mcp
cp .env.example .env
# Edit .env with your service URLs and API keys
docker compose up -d

该服务器运行在 8000 端口，使用 Streamable HTTP 传输。

连接到 OpenClaw

openclaw mcp set arrstack '{"url":"http://arrstack-mcp:8000/mcp","transport":"streamable-http"}'

连接到其他 HTTP MCP 客户端

使用 Streamable HTTP 传输将您的客户端指向 http://<host>:8000/mcp。

选项 3：与您的 *arr 堆栈在同一网络下的 Docker

如果您的媒体服务运行在 Docker 中，请将 arrstack-mcp 添加到同一网络：

services:
  arrstack-mcp:
    build: .
    container_name: arrstack-mcp
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - SONARR_URL=http://sonarr:8989
      - SONARR_API_KEY=your-key
      - RADARR_URL=http://radarr:7878
      - RADARR_API_KEY=your-key
      - QBT_URL=http://qbittorrent:8080
      - QBT_USER=admin
      - QBT_PASS=your-password
      - JELLYFIN_URL=http://jellyfin:8096
    networks:
      - your-media-network

配置

所有配置均通过环境变量完成：

变量

必需

描述

SONARR_URL

否

Sonarr 基础 URL (例如 http://localhost:8989)

SONARR_API_KEY

若使用 Sonarr

Sonarr API 密钥 (设置 → 常规)

RADARR_URL

否

Radarr 基础 URL (例如 http://localhost:7878)

RADARR_API_KEY

若使用 Radarr

Radarr API 密钥 (设置 → 常规)

QBT_URL

否

qBittorrent Web UI URL (例如 http://localhost:8080)

QBT_USER

若使用 qBt

qBittorrent 用户名 (默认: admin)

QBT_PASS

若使用 qBt

qBittorrent 密码

JELLYFIN_URL

否

Jellyfin 基础 URL (例如 http://localhost:8096)

JELLYFIN_API_KEY

否

Jellyfin API 密钥 (可选，用于已认证的端点)

PROWLARR_URL

否

Prowlarr 基础 URL (例如 http://localhost:9696)

PROWLARR_API_KEY

若使用 Prowlarr

Prowlarr API 密钥 (设置 → 常规)

可用工具

Sonarr (电视节目)

工具

描述

sonarr_list_series

列出所有剧集及其集数和磁盘使用情况

sonarr_get_series

获取特定剧集的详细信息

sonarr_search

搜索要添加的新节目

sonarr_add_series

通过 TVDB ID 添加节目

sonarr_upcoming

显示即将播出的剧集

sonarr_queue

显示当前下载队列

Radarr (电影)

工具

描述

radarr_list_movies

列出所有电影及其下载状态

radarr_get_movie

获取特定电影的详细信息

radarr_search

搜索要添加的新电影

radarr_add_movie

通过 TMDB ID 添加电影

radarr_queue

显示当前下载队列

Prowlarr (索引器)

工具

描述

prowlarr_list_indexers

列出所有索引器及其状态

prowlarr_test_indexer

测试特定索引器连接

prowlarr_test_all_indexers

测试所有已启用的索引器

prowlarr_search

跨索引器搜索发布资源

prowlarr_health

检查系统健康警告

qBittorrent (下载)

工具

描述

qbt_list_torrents

列出种子及其进度和速度

qbt_torrent_details

获取详细的种子信息

qbt_add_magnet

添加磁力链接

qbt_pause

暂停种子

qbt_resume

恢复种子

qbt_delete

删除种子 (可选同时删除文件)

qbt_transfer_info

全局传输统计信息

Jellyfin (媒体服务器)

工具

描述

jellyfin_libraries

列出媒体库

jellyfin_recent

最近添加的项目

jellyfin_system_info

服务器版本和系统信息

传输选项

# stdio (default) — for Claude Desktop, Cursor, VS Code
python server.py

# Streamable HTTP — for Docker / remote
python server.py --transport streamable-http --port 8000

# SSE — legacy HTTP transport
python server.py --transport sse --port 8000

查找您的 API 密钥

  • Sonarr: 设置 → 常规 → API 密钥

  • Radarr: 设置 → 常规 → API 密钥

  • Prowlarr: 设置 → 常规 → API 密钥

  • qBittorrent: 设置 → Web UI → 认证

  • Jellyfin: 仪表板 → API 密钥 → 添加

许可证

MIT

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessWithin a week

Resources

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