轨迹_mcp服务器
项目介绍
🎬 MCP Trakt：您的AI娱乐数据网关
一个模型上下文协议（MCP）服务器，它在AI语言模型与Trakt.tv API之间建立桥梁，允许大型语言模型访问实时娱乐数据和个人Trakt观看历史。使用FastMCP构建了一个领域聚焦架构，实现了身份验证、节目、电影、用户数据、评论、搜索和签到功能之间的清晰分离。
🖥️ 一个AI实验
除了这一段落外，所有内容都是由AI生成的，包括代码。我的目标是更多地了解MCP，并且一直在玩Cursor，所以将这些结合起来似乎是自然而然的下一步。结果就是这个项目。未来的所有更改也将由AI完成。
📚 关于MCP & Trakt
模型上下文协议（MCP）使AI模型能够通过标准化工具和资源与外部系统交互。Trakt.tv是一个拥有超过1400万用户的全面平台，用于跟踪电视节目和电影，并为开发者提供了广泛的API。
🚀 快速开始
Docker快速启动
docker run -d --rm --name trakt_server \
-e TRAKT_CLIENT_ID=your_client_id \
-e TRAKT_CLIENT_SECRET=your_client_secret \
-p 8080:8080 \
ghcr.io/wwiens/trakt_mcpserver:latest
本地安装
-
克隆此仓库
git clone https://github.com/yourusername/mcp-trakt.git cd mcp-trakt -
安装依赖项
pip install -r requirements.txt -
设置环境
cp .env.example .env然后编辑
.env文件以添加您的Trakt API凭证：TRAKT_CLIENT_ID=your_client_id TRAKT_CLIENT_SECRET=your_client_secret -
运行服务器
python server.py
在Claude Desktop中安装
在您的Claude Desktop MCP配置文件中添加以下内容：
{
"mcpServers": {
"trakt": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/your/server.py"],
"env": {
"TRAKT_CLIENT_ID": "your_client_id",
"TRAKT_CLIENT_SECRET": "your_client_secret"
}
}
}
}
✨ 功能
🌎 公共Trakt数据
- 访问热门和受欢迎的节目和电影
- 发现最受欢迎、播放次数最多和观看次数最多的内容
- 获取来自Trakt全球社区的实时数据
- 格式化的响应包含标题、年份和流行度指标
- 查看详细评分：包括平均分数和分布情况
👤 个人Trakt数据
- 查看您观看过的节目：获取您亲自观看过的节目的完整列表
- 查看您每个系列的最后观看日期
- 跟踪您观看每个节目的次数
- 签到正在观看的节目：将其标记为已观看
- 通过节目ID（更精确）或节目标题（更方便）
- 包含自定义消息的签到
- 查看您以人类可读格式观看的剧集时间
- 搜索节目：查找其详细信息和ID
- 管理您的评分：查看、添加和删除对电影、节目、季和剧集的个人评分，支持分页
- 管理您的观看清单：查看、添加和删除观看清单中的项目，支持分页和排序
- 按类型过滤（全部、电影、节目、季、剧集）
- 按多个标准排序（排名、添加日期、标题、发布日期、时长、流行度、百分比、投票数）
- 向观看清单项目添加可选注释（VIP功能，500字符限制）
- 通过设备码流进行安全的身份验证
- 直接从您的Trakt账户获取个人数据
💬 评论与评价
- 查看节目和电影的评论：阅读其他人对您喜欢的内容的看法
- 查看特定季和剧集的评论：获得关于节目特定部分的见解
- 查看单条评论及其回复：参与社区讨论
- 隐藏剧透：默认情况下隐藏带有剧透的评论
- 切换剧透可见性：选择显示或隐藏剧透
- 查看评价：更长、更详细的评论被标记为评价
- 查看评分分布：查看有多少用户给出了1-10的评分
🔄 通用功能
- 通过MCP资源提供Trakt API数据
- 提供获取实时娱乐信息的工具
- 使AI模型能够提供个性化的娱乐推荐
- 简单的身份验证和注销过程
- 分页支持：对于列表端点（趋势、热门、收藏、播放、观看、搜索、评论、评分、观看清单），传递
page: int以获取单页结果及元数据（分页响应），或省略page以自动获取所有结果作为扁平列表
🔥 实时趋势数据
- 访问当前最热门的电视剧，附带实时观众数量
- 获取实时更新的趋势电影
- 查看跨越Trakt全球1400多万用户社区的热门内容
- 示例：《白莲花》（2021）、《捍卫者：重生》（2025）、《黑袋》（2025）
🔌 可用资源
MCP资源提供AI模型可以访问的静态数据端点。这些URI通过标准化接口暴露Trakt数据。
<details> <summary><strong>查看所有可用资源</strong></summary>节目资源
| 资源 | 描述 | 示例数据 |
|---|---|---|
trakt://shows/trending | 最近24小时内观看次数最多的节目 | 节目标题、年份、观看者数量 |
trakt://shows/popular | 基于评分的最受欢迎节目 | 节目标题、年份、受欢迎评分 |
trakt://shows/favorited | 收藏次数最多的节目 | 节目标题、年份、收藏次数 |
trakt://shows/played | 播放次数最多的节目 | 节目标题、年份、播放次数 |
trakt://shows/watched | 独立用户观看次数最多的节目 | 节目标题、年份、观看者数量 |
电影资源
| 资源 | 描述 | 示例数据 |
|---|---|---|
trakt://movies/trending | 最近24小时内观看次数最多的电影 | 电影标题、年份、观看者数量 |
trakt://movies/popular | 基于评分的最受欢迎电影 | 电影标题、年份、受欢迎评分 |
trakt://movies/favorited | 收藏次数最多的电影 | 电影标题、年份、收藏次数 |
trakt://movies/played | 播放次数最多的电影 | 电影标题、年份、播放次数 |
tr/akts://movies/watched | 独立用户观看次数最多的电影 | 电影标题、年份、观看者数量 |
用户资源
| 资源 | 描述 | 示例数据 |
|---|---|---|
trakt://user/auth/status | 当前认证状态 | 认证状态、令牌过期时间 |
trakt://user/watched/shows | 已认证用户观看过的节目 | 节目标题、年份、最后观看日期、播放次数 |
trakt://user/watched/movies | 已认证用户观看过的电影 | 电影标题、年份、最后观看日期、播放次数 |
🛠️ 可用工具
MCP工具是AI模型可以调用的交互函数，参数化使用这些工具来获取、搜索和管理Trakt数据。
<details> <summary><strong>节目工具</strong></summary># 获取热门节目：自动分页所有结果（省略page参数）
fetch_trending_shows(limit=10)
# 获取热门节目：单页结果及分页元数据
fetch_trending_shows(limit=10, page=1)
# 获取受欢迎的节目，可选limit参数
fetch_popular_shows(limit=10)
# 获取收藏次数最多的节目，可选limit和period参数
fetch_favorited_shows(limit=10, period="weekly")
# 获取播放次数最多的节目，可选limit和period参数
fetch_played_shows(limit=10, period="weekly")
# 获取观看次数最多的节目，可选limit和period参数
fetch_watched_shows(limit=10, period="weekly")
# 搜索节目：自动分页所有结果（省略page参数）
search_shows(query="Breaking Bad", limit=5)
# 搜索节目：单页结果及分页元数据
search_shows(query="Breaking Bad", limit=5, page=1)
# 获取节目的评分
fetch_show_ratings(show_id="game-of-thrones")
# 获取综合节目概要（包括播出时间、制作状态、评分、元数据）
fetch_show_summary(show_id="game-of-thrones", extended=True) # 默认：综合
# 获取基本节目概要（仅标题、年份、ID）
fetch_show_summary(show_id="game-of-thrones", extended=False)
# 获取节目的视频（默认嵌入Markdown）
fetch_show_videos(show_id="game-of-thrones")
# 获取节目的视频（简单文本链接）
fetch_show_videos(show_id="game-of-thrones", embed_markdown=False)
# 搜索电影：自动分页所有结果（省略page参数）
search_movies(query="The Godfather", limit=5)
# 搜索电影：单页结果及分页元数据
search_movies(query="The Godfather", limit=5, page=1)
# 获取热门电影：自动分页所有结果（省略page参数）
fetch_trending_movies(limit=10)
# 获取热门电影：单页结果及分页元数据
fetch_trending_movies(limit=10, page=1)
# 获取受欢迎的电影，可选limit参数
fetch_popular_movies(limit=10)
# 获取收藏次数最多的电影，可选limit和period参数
fetch_favorited_movies(limit=10, period="weekly")
# 获取播放次数最多的电影，可选limit和period参数
fetch_played_movies(limit=10, period="weekly")
# 获取观看次数最多的电影，可选limit和period参数
fetch_watched_movies(limit=10, period="weekly")
# 获取电影的评分
fetch_movie_ratings(movie_id="tron-legacy-2010")
# 获取综合电影概要（包括制作状态、评分、类型、时长、分级、元数据）
fetch_movie_summary(movie_id="tron-legacy-2010", extended=True) # 默认：综合
# 获取基本电影概要（仅标题、年份、ID）
fetch_movie_summary(movie_id="tron-legacy-2010", extended=False)
# 获取电影的视频（默认嵌入Markdown）
fetch_movie_videos(movie_id="tron-legacy-2010")
# 获取电影的视频（简单文本链接）
fetch_movie_videos(movie_id="tron-legacy-2010", embed_markdown=False)
# 开始与Trakt的设备授权流程
start_device_auth()
# 检查正在进行的认证状态
check_auth_status()
# 清除认证（注销）
clear_auth()
# 获取已认证用户观看过的节目
fetch_user_watched_shows(limit=0) # 0表示所有节目
# 获取已认证用户观看过的电影
fetch_user_watched_movies(limit=0) # 0表示所有电影
# 获取用户个人评分，支持分页
fetch_user_ratings(rating_type="movies", rating=10, page=1)
# 添加新的评分给电影、节目、季或剧集
add_user_ratings(rating_type="movies", items=[{"trakt_id": "314", "rating": 9}])
# 通过ID移除现有评分
remove_user_ratings(rating_type="movies", items=[{"trakt_id": "314"}])
# 获取用户的观看清单，支持分页和排序
fetch_user_watchlist(watchlist_type="all", sort_by="rank", sort_how="asc", page=1)
# 将项目添加到观看清单，可选注释（VIP）
add_user_watchlist(watchlist_type="movies", items=[{"trakt_id": "314", "notes": "必须观看！"}])
# 从观看清单中移除项目
remove_user_watchlist(watchlist_type="movies", items=[{"trakt_id": "314"}])
# 方法1：使用节目ID签到（当精度重要时推荐）
# 首先使用search_shows找到正确的节目ID
search_shows(query="Breaking Bad", limit=5)
# 然后使用ID进行签到
checkin_to_show(
season=1,
episode=3,
show_id="1388",
message="我爱这部剧！"
)
# 方法2：使用节目标题签到（更方便）
checkin_to_show(
season=1,
episode=1,
show_title="Breaking Bad",
show_year=2008, # 可选但有助于准确性
message="我是那个敲门的人！"
)
# 获取电影的评论：自动分页所有结果（省略page参数）
fetch_movie_comments(movie_id="123", limit=10, show_spoilers=False)
# 获取电影的评论：单页结果及分页元数据
fetch_movie_comments(movie_id="123", limit=10, show_spoilers=False, page=1)
# 获取节目的评论：自动分页所有结果（省略page参数）
fetch_show_comments(show_id="456", limit=10, show_spoilers=False, sort="likes")
# 获取节目的评论：单页结果及分页元数据
fetch_show_comments(show_id="456", limit=10, show_spoilers=False, sort="likes", page=1)
# 获取特定季的评论，按最高评分排序
fetch_season_comments(show_id="456", season=1, limit=10, show_spoilers=False, sort="highest")
# 获取特定剧集的评论，按回复数排序
fetch_episode_comments(show_id="456", season=1, episode=3, limit=10, show_spoilers=False, sort="replies")
# 获取特定评论
fetch_comment(comment_id="789", show_spoilers=False)
# 获取评论及其回复，按最早时间排序
fetch_comment_replies(comment_id="789", limit=10, show_spoilers=False, sort="oldest")
📝 使用Claude
安装完成后，Claude可以使用此MCP服务器回答有关娱乐数据的问题。这里有一些示例问题帮助您入门。
- "现在哪些节目很火？"
- "展示我看过的节目"（需要认证）
- "《权力的游戏》的评分是多少？"
公共数据（无需认证）：
- "你能推荐一些本周热门的电影吗？"
- "本月最受欢迎的节目有哪些？"
- "搜索像《绝命毒师》这样的节目"
- "搜索像《教父》这样的电影"
- "展示《绝命毒师》的评论"
- "人们在说些什么关于《教父》这部电影？"
- "展示《怪奇物语》第一季的评论"
- "获取《权力的游戏》第二季第五集的评论"
- "展示评论#12345及其回复"
- "展示《绝命毒师》的评论并包含剧透"
- "展示《绝命毒师》最受欢迎的评论"
- "获取《教父》电影的最高评分评论"
- "展示《怪奇物语》第一季评论回复最多的情况"
- "展示《教父》的评分分布"
- "《绝命毒师》的评分有多高？"
- "展示《创：战纪》的预告片"
- "获取《权力的游戏》的视频"
- "《教父》有哪些预告片？"
- "给我《绝命毒师》的详细信息"
- "展示《教父》电影的详细信息"
- "给我《权力的游戏》的基本信息"
个人数据（需要认证）：
- "我最近看的最后一部节目是什么？"
- "展示我看过的电影"
- "我最近看的最后一部电影是什么？"
- "展示我10/10评分的电影"
- "为《绝命毒师》添加9/10评分"
- "展示我的观看清单"
- "我的观看清单里有哪些电影？"
- "将《教父》添加到我的观看清单"
- "将《绝命毒师》添加到我的观看清单并附上注释"（VIP）
- "从我的观看清单中移除《黑暗骑士》"
- "按添加顺序展示我的观看清单"
- "签到我正在观看的《绝命毒师》第二季第五集"
- "签到我正在观看的节目ID 1388的第一季第三集"
👤 个人数据访问
通过认证，您可以访问：
- 您完整的观看节目和电影历史
- 每个节目和电影的最后观看日期
- 您观看每个