Servidor MCP de Tripadvisor

Un servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) para la API de contenido de Tripadvisor.

Esto proporciona acceso a datos de ubicación, reseñas y fotos de Tripadvisor a través de interfaces MCP estandarizadas, lo que permite que los asistentes de IA busquen destinos y experiencias de viaje.

Características

• [x] Busque ubicaciones (hoteles, restaurantes, atracciones) en Tripadvisor

• [x] Obtenga información detallada sobre ubicaciones específicas

• [x] Recuperar reseñas y fotos de ubicaciones

• [x] Busque ubicaciones cercanas según las coordenadas

• [x] Autenticación de clave API

• [x] Compatibilidad con contenedores Docker

• [x] Proporcionar herramientas interactivas para asistentes de IA

La lista de herramientas es configurable, por lo que puedes elegir qué herramientas quieres que estén disponibles para el cliente MCP.

Related MCP server: mcp-llm

Uso

1. Obtén tu clave API de contenido de Tripadvisor desde el Portal para desarrolladores de Tripadvisor .

2. Configure las variables de entorno para su API de contenido de Tripadvisor, ya sea a través de un archivo .env o variables de entorno del sistema:

# Required: Tripadvisor Content API configuration
TRIPADVISOR_API_KEY=your_api_key_here

3. Agregue la configuración del servidor al archivo de configuración del cliente. Por ejemplo, para 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"
      }
    }
  }
}

Nota: si ve Error: spawn uv ENOENT en Claude Desktop, es posible que deba especificar la ruta completa a uv o establecer la variable de entorno NO_UV=1 en la configuración.

Uso de Docker

Este proyecto incluye soporte para Docker para una fácil implementación y aislamiento.

Construyendo la imagen de Docker

Construya la imagen de Docker usando:

docker build -t tripadvisor-mcp-server .

Ejecutando con Docker

Puedes ejecutar el servidor usando Docker de varias maneras:

Usando docker run directamente:

docker run -it --rm \
  -e TRIPADVISOR_API_KEY=your_api_key_here \
  tripadvisor-mcp-server

Usando docker-compose:

Cree un archivo .env con su clave API de Tripadvisor y luego ejecute:

docker-compose up

Ejecutar con Docker en Claude Desktop

Para utilizar el servidor en contenedores con Claude Desktop, actualice la configuración para usar Docker con las variables de entorno:

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

Esta configuración pasa las variables de entorno de Claude Desktop al contenedor Docker utilizando el indicador -e con solo el nombre de la variable y proporcionando los valores reales en el objeto env .

Desarrollo

¡Agradecemos sus contribuciones! Abra un problema o envíe una solicitud de incorporación de cambios si tiene alguna sugerencia o mejora.

Este proyecto utiliza uv para gestionar las dependencias. Instale uv siguiendo las instrucciones para su plataforma:

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

Luego puede crear un entorno virtual e instalar las dependencias con:

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

Estructura del proyecto

El proyecto se ha organizado con una estructura de directorio src :

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

Pruebas

El proyecto incluye un conjunto de pruebas que garantiza la funcionalidad y ayuda a prevenir regresiones.

Ejecute las pruebas con pytest:

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

# Run the tests
pytest

# Run with coverage report
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

Herramientas

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)