Skip to main content
Glama

🎬 MCP Trakt: AIのためのエンターテインメントデータゲートウェイ

MCP Trakt Built by AI+Humans Powered by Claude

AI言語モデルとTrakt.tv APIの橋渡しをするModel Context Protocol (MCP) サーバーです。LLMがリアルタイムのエンターテインメントデータや個人のTrakt視聴履歴にアクセスできるようになります。FastMCPを使用したドメイン特化型アーキテクチャで構築されており、認証、番組、シーズン、エピソード、映画、人物、ユーザーデータ、コメント、検索、チェックイン機能など、関心事ごとに明確に分離されています。

🖥️ AIによる実験

この段落を除き、コードを含むすべての内容はAIによって生成されました。MCPについて学びたいという目標があり、Cursorを多用していたため、これらを組み合わせるのが自然な流れだと感じました。その結果がこのプロジェクトです。今後の変更もすべてAIによって行われます。

Related MCP server: YARR Media Stack MCP Server

📚 MCPとTraktについて

Model Context Protocol (MCP) は、AIモデルが標準化されたツールやリソースを通じて外部システムと対話することを可能にします。Trakt.tv は、1,400万人以上のユーザーを抱え、開発者向けの広範なAPIを提供する、テレビ番組や映画を追跡するための包括的なプラットフォームです。

🚀 クイックスタート

Dockerクイックスタート

docker run -d --rm --name trakt_mcpserver \
  -e TRAKT_CLIENT_ID=your_client_id \
  -e TRAKT_CLIENT_SECRET=your_client_secret \
  -p 8080:8080 \
  ghcr.io/wwiens/trakt_mcpserver:latest

ローカルインストール

  1. リポジトリをクローン

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-trakt.git
    cd mcp-trakt
  2. 依存関係をインストール

    pip install -r requirements.txt
  3. 環境を設定

    cp .env.example .env

    次に .env を編集して、Trakt API認証情報を追加します:

    TRAKT_CLIENT_ID=your_client_id
    TRAKT_CLIENT_SECRET=your_client_secret
  4. サーバーを実行

    python server.py

Claude Desktopへのインストール

Claude DesktopのMCP設定ファイルに追加します:

{
  "mcpServers": {
    "trakt": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/your/server.py"],
      "env": {
        "TRAKT_CLIENT_ID": "your_client_id",
        "TRAKT_CLIENT_SECRET": "your_client_secret"
      }
    }
  }
}

✨ 機能

🌎 公開Traktデータ

  • トレンドや人気の番組・映画にアクセス

  • 最も期待されている、お気に入り、再生、視聴されているコンテンツを発見

  • 先週末の全米興行収入トップの映画を確認

  • Traktのグローバルコミュニティからリアルタイムデータを取得

  • タイトル、年、人気指標を含むフォーマット済みレスポンス

  • 詳細な評価を表示: 平均スコアや分布を含む番組や映画の評価

  • シーズンを閲覧: エピソード数、放送済みエピソード、シーズンごとの評価

  • 特定のシーズンを深掘り: 詳細情報、エピソードリスト、評価、キャスト&クルー、動画、翻訳、エンゲージメント統計

  • 特定のシーズンを今見ている人を確認

  • 特定のシーズンを含むリストを検索

  • 個々のエピソードを探索: 詳細な要約、評価、キャスト&クルー、動画、翻訳、エンゲージメント統計

  • 特定のエピソードを今見ている人を確認

  • 特定のエピソードを含むリストを検索

  • キャストとクルーを検索: 映画や番組(番組の場合はゲストスターも可)

  • 人物を探索: 経歴、ソーシャルメディア、全出演作品

  • 人物のクレジットを閲覧: 映画や番組を横断して、役名やエピソード数を確認

  • 特定の人物を含むリストを検索

👤 個人のTraktデータ

  • 視聴済み番組を表示: 個人的に視聴した番組の完全なリストを取得

  • 各シリーズの最終視聴日を正確に確認

  • 各番組を何回視聴したかを追跡

  • チェックイン: 現在視聴中の番組をチェックインして視聴済みとしてマーク

    • 番組ID(より正確)または番組タイトル(より便利)で指定

    • チェックインにカスタムメッセージを含めることが可能

    • エピソードをいつ視聴したかを人間が読みやすい形式で確認

  • 番組を検索: 詳細やIDを取得

  • 評価を管理: 映画、番組、シーズン、エピソードの個人的な評価を表示、追加、削除(ページネーション対応)

  • ウォッチリストを管理: ウォッチリストのアイテムを表示、追加、削除(ページネーションとソート対応)

    • タイプでフィルタリング(すべて、映画、番組、シーズン、エピソード)

    • 複数の基準でソート(ランク、追加日、タイトル、公開日、実行時間、人気、パーセンテージ、投票数)

    • ウォッチリストアイテムにオプションのメモを追加(VIP機能、500文字制限)

  • 視聴進捗を追跡: テレビ番組の視聴進捗を確認

    • 放送済みエピソードに対する視聴済みエピソードの割合を表示

    • 次に見るべきエピソードを確認

    • シーズンごとの進捗統計を表示

    • 非表示のシーズンやスペシャルを含めることが可能

  • 再生進捗を管理: 一時停止したアイテムを表示・クリア

    • 視聴途中で一時停止した映画やエピソードを確認

    • 進捗率や一時停止した日時を表示

    • 不要になった再生アイテムをクリア

  • 視聴履歴を管理: 履歴にアイテムを追加・削除

    • 映画、番組、シーズン、エピソードを視聴済みとしてマーク

    • 視聴日時をオプションで指定可能

    • 視聴履歴からアイテムを削除

  • デバイスコードフローによるTraktの安全な認証

  • 個人データはTraktアカウントから直接取得

💬 コメントとレビュー

  • 番組や映画のコメントを表示: お気に入りのコンテンツについて他の人が何を言っているかを確認

  • 特定のシーズンやエピソードのコメントを表示: 番組の特定部分に関する洞察を得る

  • 個別のコメントと返信を表示: コミュニティの議論に参加

  • ネタバレ保護: ネタバレを含むコメントはデフォルトで非表示

  • ネタバレ表示の切り替え: ネタバレを表示するか非表示にするかを選択

  • レビューを表示: より長く詳細なコメントはレビューとしてマーク

  • 評価分布を表示: 1〜10の各評価を何人のユーザーが付けたかを確認

🔄 一般機能

  • MCPリソースを通じてTrakt APIデータを公開

  • リアルタイムのエンターテインメント情報を取得するためのツールを提供

  • AIモデルがパーソナライズされたエンターテインメントの推奨を提供可能に

  • シンプルな認証とログアウトプロセス

  • ページネーション対応: リストエンドポイント(トレンド、人気、期待、お気に入り、再生、視聴、検索、コメント、評価、ウォッチリスト)

    • page: int を渡すとページネーションメタデータ付きの単一ページ結果を取得

    • page を省略すると自動的にページネーションを行い、最大 limit 件までフラットリストとして返す

    • limit=0 を使用すると利用可能なすべての結果を取得(安全のため最大100件)

🔥 リアルタイムのトレンドデータ

  • 現在トレンドのテレビ番組にライブ視聴者数付きでアクセス

  • リアルタイムで更新されるトレンド映画を取得

  • 1,400万人以上のTraktグローバルコミュニティで何が人気かを確認

  • 例: The White Lotus (2021), Daredevil: Born Again (2025), Black Bag (2025)

🔌 利用可能なリソース

MCPリソースは、AIモデルがアクセスできる静的なデータエンドポイントを提供します。これらのURIは、標準化されたインターフェースを通じてTraktデータを公開します。

番組リソース

リソース

説明

サンプルデータ

trakt://shows/trending

過去24時間で最も視聴された番組

番組タイトル、年、視聴者数

trakt://shows/popular

評価に基づく最も人気のある番組

番組タイトル、年、人気スコア

trakt://shows/anticipated

リスト数でソートされた最も期待されている番組

番組タイトル、年、リスト数

trakt://shows/favorited

最も多くお気に入り登録された番組

番組タイトル、年、お気に入り数

trakt://shows/played

最も多く再生された番組

番組タイトル、年、再生回数

trakt://shows/watched

ユニークユーザーによって最も視聴された番組

番組タイトル、年、視聴者数

映画リソース

リソース

説明

サンプルデータ

trakt://movies/trending

過去24時間で最も視聴された映画

映画タイトル、年、視聴者数

trakt://movies/popular

評価に基づく最も人気のある映画

映画タイトル、年、人気スコア

trakt://movies/anticipated

リスト数でソートされた最も期待されている映画

映画タイトル、年、リスト数

trakt://movies/favorited

最も多くお気に入り登録された映画

映画タイトル、年、お気に入り数

trakt://movies/played

最も多く再生された映画

映画タイトル、年、再生回数

trakt://movies/watched

ユニークユーザーによって最も視聴された映画

映画タイトル、年、視聴者数

trakt://movies/boxoffice

先週末の全米興行収入トップ10映画

映画タイトル、年、収益

ユーザーリソース

リソース

説明

サンプルデータ

trakt://user/auth/status

現在の認証ステータス

認証ステータス、トークン有効期限

trakt://user/watched/shows

認証済みユーザーが視聴した番組

番組タイトル、年、最終視聴日、再生回数

trakt://user/watched/movies

認証済みユーザーが視聴した映画

映画タイトル、年、最終視聴日、再生回数

🛠️ 利用可能なツール

MCPツールは、AIモデルがパラメータを指定して呼び出せるインタラクティブな関数です。これらを使用してTraktデータを取得、検索、管理します。

# Get trending shows: auto-paginate up to 10 results
fetch_trending_shows(limit=10)

# Get trending shows: fetch ALL results (no limit)
fetch_trending_shows(limit=0)

# Get trending shows: single page with pagination metadata
fetch_trending_shows(limit=10, page=1)

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

# Get anticipated shows with optional limit parameter
fetch_anticipated_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: auto-paginate all results (omit page parameter)
search_shows(query="Breaking Bad", limit=5)

# Search for shows: single page with pagination metadata
search_shows(query="Breaking Bad", limit=5, page=1)

# Get ratings for a show
fetch_show_ratings(show_id="game-of-thrones")

# Get comprehensive show summary (includes air times, production status, ratings, metadata)
fetch_show_summary(show_id="game-of-thrones", extended=True)  # Default: comprehensive

# Get basic show summary (title, year, ID only)
fetch_show_summary(show_id="game-of-thrones", extended=False)

# Get videos for a show (with embedded markdown - default)
fetch_show_videos(show_id="game-of-thrones")

# Get videos for a show (simple text links)
fetch_show_videos(show_id="game-of-thrones", embed_markdown=False)

# Get related shows (similar shows based on genres, themes, and viewer patterns)
fetch_related_shows(show_id="game-of-thrones", limit=10)

# Get related shows with pagination metadata
fetch_related_shows(show_id="game-of-thrones", limit=10, page=1)

# Get all seasons for a show (includes episode counts, aired episodes, ratings)
fetch_show_seasons(show_id="game-of-thrones")

# Get cast and crew for a show
fetch_show_people(show_id="breaking-bad")

# Get cast, crew, and guest stars for a show
fetch_show_people(show_id="breaking-bad", include_guest_stars=True)

# Search for movies: auto-paginate all results (omit page parameter)
search_movies(query="The Godfather", limit=5)

# Search for movies: single page with pagination metadata
search_movies(query="The Godfather", limit=5, page=1)
# Get detailed info about a specific season
fetch_season_info(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get all episodes for a season with ratings and runtime
fetch_season_episodes(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get ratings and voting distribution for a season
fetch_season_ratings(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get engagement stats (watchers, plays, collectors)
fetch_season_stats(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get cast and crew for a season
fetch_season_people(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get videos/trailers for a season (with embedded markdown - default)
fetch_season_videos(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get videos for a season (simple text links)
fetch_season_videos(show_id="breaking-bad", season=1, embed_markdown=False)

# See who's watching a season right now
fetch_season_watching(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get translations for a season (all languages)
fetch_season_translations(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get translations for a specific language
fetch_season_translations(show_id="breaking-bad", season=1, language="es")

# Get lists containing a season
fetch_season_lists(show_id="breaking-bad", season=1)

# Get lists with type and sort filters
fetch_season_lists(show_id="breaking-bad", season=1, list_type="personal", sort="popular")
# Get detailed info about a specific episode
fetch_episode_summary(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get ratings and voting distribution for an episode
fetch_episode_ratings(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get engagement stats (watchers, plays, collectors)
fetch_episode_stats(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get cast and crew for an episode
fetch_episode_people(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get videos/trailers for an episode (with embedded markdown - default)
fetch_episode_videos(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get videos for an episode (simple text links)
fetch_episode_videos(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1, embed_markdown=False)

# See who's watching an episode right now
fetch_episode_watching(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get translations for an episode (all languages)
fetch_episode_translations(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get translations for a specific language
fetch_episode_translations(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1, language="es")

# Get lists containing an episode
fetch_episode_lists(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1)

# Get lists with type and sort filters
fetch_episode_lists(show_id="breaking-bad", season=1, episode=1, list_type="personal", sort="popular")
# Get trending movies: auto-paginate all results (omit page parameter)
fetch_trending_movies(limit=10)

# Get trending movies: single page with pagination metadata
fetch_trending_movies(limit=10, page=1)

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

# Get anticipated movies with optional limit parameter
fetch_anticipated_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")

# Get the top 10 U.S. box office movies from last weekend
fetch_boxoffice_movies()

# Get ratings for a movie
fetch_movie_ratings(movie_id="tron-legacy-2010")

# Get comprehensive movie summary (includes production status, ratings, genres, runtime, certification, metadata)
fetch_movie_summary(movie_id="tron-legacy-2010", extended=True)  # Default: comprehensive

# Get basic movie summary (title, year, ID only)
fetch_movie_summary(movie_id="tron-legacy-2010", extended=False)

# Get videos for a movie (with embedded markdown - default)
fetch_movie_videos(movie_id="tron-legacy-2010")

# Get videos for a movie (simple text links)
fetch_movie_videos(movie_id="tron-legacy-2010", embed_markdown=False)

# Get related movies (similar movies based on genres, themes, and viewer patterns)
fetch_related_movies(movie_id="tron-legacy-2010", limit=10)

# Get related movies with pagination metadata
fetch_related_movies(movie_id="tron-legacy-2010", limit=10, page=1)

# Get cast and crew for a movie
fetch_movie_people(movie_id="the-dark-knight-2008")
# Get extended person details (biography, social media, birthday)
fetch_person_summary(person_id="bryan-cranston")

# Get basic person details (name and IDs only)
fetch_person_summary(person_id="bryan-cranston", extended=False)

# Look up by IMDB ID
fetch_person_summary(person_id="nm0186505")

# Get all movie credits for a person (cast roles and crew positions)
fetch_person_movies(person_id="bryan-cranston")

# Get all show credits for a person (with episode counts and series regular flags)
fetch_person_shows(person_id="bryan-cranston")

# Get lists containing a person (all types, sorted by popularity)
fetch_person_lists(person_id="bryan-cranston")

# Get lists with type and sort filters
fetch_person_lists(person_id="bryan-cranston", list_type="personal", sort="likes")
# 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

# Fetch user's personal ratings with pagination support
fetch_user_ratings(rating_type="movies", rating=10, page=1)

# Add new ratings for movies, shows, seasons, or episodes
add_user_ratings(rating_type="movies", items=[{"trakt_id": "314", "rating": 9}])

# Remove existing ratings by ID
remove_user_ratings(rating_type="movies", items=[{"trakt_id": "314"}])

# Fetch user's watchlist with pagination and sorting
fetch_user_watchlist(watchlist_type="all", sort_by="rank", sort_how="asc", page=1)

# Add items to watchlist with optional notes (VIP)
add_user_watchlist(watchlist_type="movies", items=[{"trakt_id": "314", "notes": "Must watch!"}])

# Remove items from watchlist
remove_user_watchlist(watchlist_type="movies", items=[{"trakt_id": "314"}])
# 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!"
)
# Get comments for a movie: auto-paginate all results (omit page parameter)
fetch_movie_comments(movie_id="123", limit=10, show_spoilers=False)

# Get comments for a movie: single page with pagination metadata
fetch_movie_comments(movie_id="123", limit=10, show_spoilers=False, page=1)

# Get comments for a show: auto-paginate all results (omit page parameter)
fetch_show_comments(show_id="456", limit=10, show_spoilers=False, sort="likes")

# Get comments for a show: single page with pagination metadata
fetch_show_comments(show_id="456", limit=10, show_spoilers=False, sort="likes", page=1)

# 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")
# Get watched progress for a TV show
fetch_show_progress(show_id="breaking-bad")

# Get show progress with specials and hidden seasons included
fetch_show_progress(
    show_id="game-of-thrones",
    hidden=True,       # Include hidden seasons
    specials=True,     # Include season 0 (specials)
    count_specials=True,  # Count specials in overall stats
    last_activity="watched"  # Calculate next episode based on watched order
)

# Get detailed episode-by-episode progress with watch dates
fetch_show_progress(show_id="breaking-bad", verbose=True)

# Get paused playback progress (all types)
fetch_playback_progress()

# Get paused playback progress (movies only)
fetch_playback_progress(playback_type="movies")

# Get paused playback progress (episodes only)
fetch_playback_progress(playback_type="episodes")

# Remove a paused playback item (get ID from fetch_playback_progress)
remove_playback_item(playback_id=12345)

# Check if a movie has been watched (returns watch dates and count)
fetch_history(history_type="movies", item_id="314")  # The Dark Knight

# Check watch history for a show
fetch_history(history_type="shows", item_id="1388")  # Breaking Bad

# Browse all movie watch history
fetch_history(history_type="movies")

# Browse all watch history (all types)
fetch_history()

# Filter history by date range
fetch_history(
    history_type="movies",
    start_at="2024-01-01T00:00:00.000Z",
    end_at="2024-12-31T23:59:59.000Z"
)

# Add movies to watch history
add_to_history(
    history_type="movies",
    items=[{"trakt_id": "314"}]  # The Dark Knight
)

# Add movies with custom watched date
add_to_history(
    history_type="movies",
    items=[{"trakt_id": "314", "watched_at": "2024-01-15T20:30:00.000Z"}]
)

# Add episodes to watch history
add_to_history(
    history_type="episodes",
    items=[{"trakt_id": "62085"}]  # Breaking Bad S01E01
)

# Remove movies from watch history
remove_from_history(
    history_type="movies",
    items=[{"trakt_id": "314"}]
)

# Remove episodes from watch history
remove_from_history(
    history_type="episodes",
    items=[{"trakt_id": "62085"}]
)

📝 Claudeでの使用方法

インストール後、ClaudeはこのMCPサーバーを使用してエンターテインメントデータに関する質問に答えることができます。以下は開始するための例です。

  • 「今トレンドの番組は何?」

  • 「私が見た番組を表示して」(認証が必要)

  • 「ゲーム・オブ・スローンの評価は?」

公開データ(認証不要):

  • 「今最も期待されている番組は何?」

  • 「今後公開される最も期待されている映画を表示して」

  • 「今週末の興行収入ランキングの映画は何?」

  • 「現在最も収益を上げている映画を表示して」

  • 「今週の人気映画をいくつかおすすめして」

  • 「今月最も視聴された番組は何?」

  • 「'Breaking Bad'のような番組を検索して」

  • 「'The Godfather'のような映画を検索して」

  • 「Breaking Badのコメントを表示して」

  • 「The Godfatherという映画についてみんな何と言っている?」

  • 「ストレンジャー・シングスのシーズン1のコメントを表示して」

  • 「ゲーム・オブ・スローンのシーズン2第5話のコメントを取得して」

  • 「コメント#12345とその返信を表示して」

  • 「Breaking Badのコメントを表示して(ネタバレ含む)」

  • 「Breaking Badの最もいいねされたコメントを表示して」

  • 「The Godfather映画の最高評価コメントを取得して」

  • 「ストレンジャー・シングス シーズン1の最も返信が多いコメントを表示して」

  • 「The Godfatherの評価分布を表示して」

  • 「Breaking Badの評価はどれくらい?」

  • 「TRON: Legacyの予告編を表示して」

  • 「ゲーム・オブ・スローンの動画を取得して」

  • 「The Godfatherの予告編はある?」

  • 「Breaking Badの詳細な要約を取得して」

  • 「The Godfather映画の詳細を表示して」

  • 「ゲーム・オブ・スローンの基本情報を教えて」

  • 「Breaking Badに似た番組を表示して」

  • 「TRON: Legacyに関連する映画は何?」

  • 「ゲーム・オブ・スローンのような番組を見つけて」

  • 「Breaking Badのシーズン1について教えて」

  • 「ゲーム・オブ・スローンのシーズン2にはどんなエピソードがある?」

  • 「Breaking Badのシーズン5の評価はどう?」

  • 「ゲーム・オブ・スローンのシーズン1には誰が出演していた?」

  • 「Breaking Badのシーズン1の人気はどれくらい?」

  • 「ストレンジャー・シングスのシーズン2の予告編はある?」

  • 「今Breaking Badのシーズン1を見ている人は誰?」

  • 「Breaking Badのシーズン1のスペイン語翻訳を取得して」

  • 「Breaking Badのシーズン1を含むリストは何?」

  • 「Breaking Badのパイロットエピソードについて教えて」

  • 「ゲーム・オブ・スローンのシーズン1第1話の評価はどう?」

  • 「Breaking Badの第1話には誰が出演していた?」

  • 「Breaking Badのシーズン5第16話の人気はどれくらい?」

  • 「ストレンジャー・シングスのシーズン1第1話の予告編はある?」

  • 「今Breaking Badのシーズン1第1話を見ている人は誰?」

  • 「Breaking Badのシーズン1第1話のスペイン語翻訳を取得して」

  • 「Breaking Badのシーズン1第1話を含むリストは何?」

  • 「ダークナイトには誰が出演している?」

  • 「Breaking Badのキャストとクルーを表示して」

  • 「Breaking Badのゲストスターを表示して」

  • 「ブライアン・クランストンについて教えて」

  • 「ブライアン・クランストンが出演した映画は何?」

  • 「ブライアン・クランストンが出演したテレビ番組は何?」

  • 「ブライアン・クランストンを特集しているリストは何?」

個人データ(認証が必要):

  • 「最後に見た番組は何?」

  • 「私が見た映画を表示して」

  • 「最後に見た映画は何?」

  • 「ダークナイトは見たことある?」

  • 「インセプションは見た?」

  • 「マトリックスはいつ見た?」

  • 「10/10評価の映画を表示して」

  • 「Breaking Badに9/10の評価を追加して」

  • 「ウォッチリストを表示して」

  • 「ウォッチリストにはどんな映画がある?」

  • 「The Godfatherをウォッチリストに追加して」

  • 「Breaking Badをメモ付きでウォッチリストに追加して」(VIP)

  • 「ダークナイトをウォッチリストから削除して」

  • 「追加日順にソートされたウォッチリストを表示して」

  • 「Breaking Badのシーズン2第5話にチェックインして」

  • 「番組ID 1388のシーズン1第3話にチェックインして」

Related MCP Connectors

Related MCP Servers