🎬 MCP Trakt: шлюз вашего ИИ к развлекательным данным

Сервер протокола контекста модели (MCP), который создает мост между языковыми моделями ИИ и API Trakt.tv, позволяя магистрам права получать доступ к данным о развлечениях в реальном времени и личной истории просмотра Trakt.

🖥️ Эксперимент с искусственным интеллектом

За исключением этого абзаца, все здесь было сгенерировано ИИ, включая код. У меня была цель узнать больше о MCP, и я много играл с Cursor, поэтому мне показалось естественным следующим шагом объединить их. Результатом стал этот проект. Все дальнейшие изменения также будут сделаны ИИ.

Related MCP server: FastAPI MCP Server

🤖 Что такое МКП?

Протокол контекста модели (MCP) — это открытая спецификация, которая позволяет большим языковым моделям (LLM), таким как Claude, взаимодействовать с внешними системами и источниками данных.

MCP создает стандартизированный способ для моделей ИИ:

• Доступ к данным в реальном времени после даты окончания обучения

• Подключайтесь к внешним API и веб-сервисам через выделенные серверы

• Безопасное выполнение специализированных инструментов и функций

• Чтение и запись на внешние ресурсы

• Обрабатывать сложные данные, которые было бы трудно обрабатывать в текстовых форматах.

По своей сути MCP работает, определяя:

1. Ресурсы : структурированные источники данных, которые ИИ может считывать или в которые может записывать данные (например trakt://shows/trending ).

2. Инструменты : функции, которые ИИ может вызывать для выполнения определенных действий (например, fetch_trending_shows ).

3. Сеансы : безопасные соединения между серверами AI и MCP

Подобные серверы MCP выступают в качестве мостов между моделями ИИ и внешним миром, позволяя расширять их возможности без необходимости переобучения.

📺 Что такое Тракт?

Trakt.tv — это платформа, которая автоматически отслеживает, какие телепередачи и фильмы вы смотрите. Сервис предлагает:

• Комплексное отслеживание привычек просмотра на нескольких потоковых сервисах

• Социальные функции, позволяющие делиться просмотренным контентом и обсуждать его с друзьями

• Персонализированные рекомендации на основе вашей истории просмотров

• Обширные API, которые разработчики могут использовать для создания приложений

Trakt стал стандартом для отслеживания развлечений благодаря:

• Более 14 миллионов пользователей отслеживают свои привычки просмотра

• Данные о миллионах фильмов и телешоу, включая подробные метаданные

• Интеграция с популярными медиаплеерами и стриминговыми сервисами

Этот сервер MCP подключается к богатой экосистеме API Trakt, чтобы передавать развлекательные данные в реальном времени непосредственно в ваши разговоры с помощниками на базе искусственного интеллекта, такими как Клод.

🚀 Опыт разработки курсора

Весь этот проект был разработан с использованием Cursor , редактора кода, созданного для эпохи ИИ, с Claude 3.7 Sonnet, генерирующим весь код. Этот подход демонстрирует:

• Как разработка с помощью ИИ может значительно ускорить создание специализированных MCP-серверов

• Возможности современного ИИ в написании функционального, хорошо структурированного кода

• Совместный рабочий процесс между человеческим намерением и реализацией ИИ

✨ Особенности

🌎 Данные публичного тракта

• Получите доступ к популярным и трендовым шоу и фильмам

• Откройте для себя самый любимый, воспроизводимый и просматриваемый контент

• Получайте данные в режиме реального времени от мирового сообщества Trakt

• Форматированные ответы с заголовками, годами и показателями популярности

• Просматривайте подробные рейтинги шоу и фильмов, включая средние баллы и распределение.

👤 Данные личного трактата

• Просмотр просмотренных вами шоу : получите полный список шоу, которые вы лично смотрели.

• Посмотрите точные даты последнего просмотра для каждого сериала

• Отслеживайте, сколько раз вы смотрели каждое шоу.

• Отметьте шоу, которые вы сейчас смотрите, чтобы отметить их как просмотренные

  • По идентификатору шоу (точнее) или названию шоу (удобнее)

  • Поделитесь чекинами в Twitter, Mastodon или Tumblr

  • Включайте персонализированные сообщения в ваши отметки

  • Посмотрите, когда вы смотрели эпизод в удобном для чтения формате

• Поиск шоу, чтобы узнать их данные и идентификаторы.

• Безопасная аутентификация с помощью Trakt через поток кода устройства

• Персональные данные извлекаются непосредственно из вашего аккаунта Trakt.

💬 Комментарии и отзывы

• Просмотр комментариев к шоу и фильмам : прочитайте, что говорят другие о вашем любимом контенте

• Смотрите комментарии к определенным сезонам и эпизодам : получайте информацию об определенных частях шоу.

• Просмотр отдельных комментариев и ответов на них : участие в обсуждениях сообщества

• Защита от спойлеров : Комментарии со спойлерами по умолчанию скрыты.

• Переключить видимость спойлера : выберите, показывать или скрывать спойлеры.

• Просмотреть отзывы : Более длинные и подробные комментарии помечаются как отзывы.

• Посмотреть распределение оценок : посмотреть, сколько пользователей дали каждую оценку от 1 до 10

🔄 Общие характеристики

• Предоставляет данные API Trakt через ресурсы MCP

• Предоставляет инструменты для получения развлекательной информации в режиме реального времени.

• Позволяет моделям ИИ предлагать персонализированные рекомендации по развлечениям

• Простой процесс аутентификации и выхода из системы

📺 Текущие популярные шоу

С апреля 2025 года вы сможете получить доступ к таким популярным шоу, как:

• «Белый лотос» (2021) — 7870 зрителей

• «Сорвиголова: Рожденный заново» (2025) — 6738 зрителей

• «Расставание» (2022) — 4507 зрителей

🎥 Фильмы, которые сейчас в тренде

Самые популярные фильмы прямо сейчас:

• «Черный мешок» (2025) — 1491 зритель

• «Рабочий человек» (2025) — 1226 зрителей

• «Микки 17» (2025) — 764 зрителя

🔌 Доступные ресурсы

Показать ресурсы

Ресурсы фильмов

Ресурсы пользователя

Ресурсы комментариев

Рейтинг ресурсов

🛠️ Доступные инструменты

Показать инструменты

# 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)

Инструменты для фильмов

# 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")

Аутентификация и пользовательские инструменты

# 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

Инструменты для регистрации

# 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
)

Инструменты для комментирования

# 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")

Инструменты оценки

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

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

🔐 Аутентификация

Сервер использует поток аутентификации устройств Trakt:

1. При запросе данных пользователя сервер автоматически инициирует аутентификацию, если это необходимо.

2. Вы получите код и URL-адрес для перехода в вашем браузере.

3. После ввода кода на сайте Trakt и авторизации приложения сообщите Клоду, что вы завершили авторизацию.

4. Клод проверит статус аутентификации, а затем получит ваши персональные данные.

5. Ваш токен аутентификации надежно хранится для будущих запросов.

Вы можете выйти из системы в любое время с помощью инструмента clear_auth .

🚀 Настройка

1. Клонировать этот репозиторий

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-trakt.git
   cd mcp-trakt

2. Установить зависимости

   pip install -r requirements.txt

3. Настройте свою среду

   cp .env.example .env

   Затем отредактируйте .env , чтобы добавить ваши учетные данные API Trakt:

   TRAKT_CLIENT_ID=your_client_id
   TRAKT_CLIENT_SECRET=your_client_secret

4. Запустить сервер

   python server.py

🧪 Разработка и тестирование

Тестирование с помощью MCP Inspector

mcp dev server.py

Установка в Claude Desktop

mcp install server.py

Проведение тестов

# Install test dependencies
pip install -r requirements-dev.txt

# Run all tests
pytest

# Run with verbose output
pytest -v -s

📝 Использование с Клодом

После установки вы сможете задавать Клоду такие вопросы:

• «Какие шоу сейчас в тренде?»

• «Можете ли вы порекомендовать несколько популярных фильмов на этой неделе?»

• «Какие шоу месяца пользуются наибольшей популярностью?»

• «Покажи мне шоу, которые я смотрел» (требуется аутентификация)

• «Какое последнее шоу я смотрел?» (требуется аутентификация)

• «Покажи мне фильмы, которые я смотрел» (требуется аутентификация)

• «Какой последний фильм я посмотрел?» (требуется аутентификация)

• «Поиск шоу, похожих на «Во все тяжкие»»

• «Запишите меня на 5 серию 2 сезона сериала «Во все тяжкие»» (использует заголовок)

• «Зацените 3 серию 1 сезона шоу с идентификатором 1388 и поделитесь им в Twitter» (использует идентификатор)

• "Покажи мне комментарии к Breaking Bad"

• «Что говорят люди о фильме «Крёстный отец»?»

• «Покажите мне комментарии к первому сезону сериала «Очень странные дела»»

• «Получить комментарии к 5 серии 2 сезона «Игры престолов»»

• «Покажи мне комментарий #12345 с ответами на него»

• «Показывать комментарии к сериалу «Во все тяжкие», но со спойлерами»

• «Поиск фильмов, похожих на «Крестный отец»»

• «Покажи мне комментарии, которым больше всего понравился сериал «Во все тяжкие»» (использует sort="likes")

• «Получите самые высокие оценки комментариев к фильму «Крёстный отец»» (использует sort="highest")

• «Покажи мне комментарии с наибольшим количеством ответов для 1-го сезона «Очень странных дел»» (использует sort="replies")

• «Какой рейтинг у «Игры престолов»?»

• «Покажите мне распределение рейтингов фильма «Крёстный отец»»

• «Насколько высок рейтинг сериала «Во все тяжкие»?»

Клод будет использовать этот сервер MCP для предоставления вам данных из Trakt в режиме реального времени.

👤 Доступ к персональным данным

Пройдя аутентификацию, вы сможете получить доступ к:

• Ваша полная история просмотренных шоу и фильмов

• Даты последнего просмотра каждого шоу и фильма

• Сколько раз вы смотрели каждое шоу и фильм

• Подпишитесь на шоу, которые вы сейчас смотрите, и отслеживайте свой прогресс

• Статистика личных просмотров

• Поделитесь своими просмотрами в социальных сетях

Все данные извлекаются непосредственно из вашего аккаунта Trakt в режиме реального времени.

🔮 Будущее развитие

• Расширение аутентификации пользователя для доступа к большему количеству персональных данных

• Добавление событий календаря для предстоящих эпизодов

• Поддержка скробблинга (отслеживание того, что вы смотрите)

• Реализация рекомендаций на основе истории просмотров

• Добавление поддержки большего количества социальных сетей для обмена

📄 Лицензия

Лицензия Массачусетского технологического института