Integração do TMDB MCP Server

Habilite rapidamente assistentes de IA para buscar filmes, obter detalhes e entregar recomendações usando o TMDB MCP Server—ideal para chatbots e aplicativos de entretenimento.

Integração do TMDB MCP Server

O que faz o “TMDB” MCP Server?

O TMDB MCP Server conecta assistentes de IA à API do The Movie Database (TMDB), fornecendo acesso fácil a informações extensas sobre filmes, recursos de busca e recomendações. Atuando como uma ponte entre clientes de IA e o TMDB, permite tarefas como buscar filmes por título ou palavra-chave, recuperar informações detalhadas de filmes específicos e obter filmes em alta ou recomendações personalizadas. Essa integração simplifica fluxos de trabalho para desenvolvedores de aplicações de entretenimento, chatbots ou assistentes, permitindo que sistemas de IA consultem bancos de dados de filmes, gerenciem contexto e interajam programaticamente com os recursos do TMDB. O TMDB MCP Server aprimora o desenvolvimento ao padronizar e simplificar o acesso de agentes de IA a dados de filmes do TMDB.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompt mencionados na documentação disponível.

Lista de Recursos

  • Filmes (tmdb:///movie/<movie_id>)
    Fornece detalhes completos do filme, incluindo:
    • Título e data de lançamento
    • Avaliação e sinopse
    • Gêneros
    • URL do pôster
    • Informações do elenco (5 principais atores)
    • Diretor
    • Avaliações selecionadas
      Todos os dados são retornados em formato JSON.

Lista de Ferramentas

  • search_movies
    Busque filmes por título ou palavras-chave. Retorna uma lista com títulos, anos de lançamento, IDs, avaliações e sinopses.

  • get_recommendations
    Obtenha recomendações de filmes com base em um ID de filme TMDB específico. Retorna os 5 filmes recomendados com detalhes.

  • get_trending
    Recupere filmes em alta para um período especificado (“day” ou “week”). Retorna os 10 filmes em alta com detalhes.

Casos de Uso deste MCP Server

  • Descoberta e Exploração de Filmes
    Desenvolvedores podem permitir que usuários descubram novos filmes consultando o extenso banco de dados do TMDB, filtrando por palavras-chave, gêneros ou popularidade.

  • Recomendações Personalizadas
    Assistentes de IA podem buscar recomendações de filmes com base nos favoritos do usuário, melhorando o engajamento em aplicativos de entretenimento.

  • Monitoramento de Tendências
    Aplicativos podem exibir filmes em alta (diários ou semanais), mantendo usuários informados sobre conteúdos populares.

  • Recuperação de Detalhes de Filmes
    Bots ou assistentes podem fornecer informações detalhadas sobre filmes, incluindo elenco, diretor, avaliações e mais.

  • Integração com Chatbots de Entretenimento
    Integre com chatbots para responder perguntas de usuários sobre filmes, atores e próximos lançamentos em tempo real.

Como configurar

Windsurf

  1. Certifique-se que Node.js (v18+), npm (v8+) e TypeScript estão instalados.
  2. Obtenha uma chave de API do TMDB em TMDB.
  3. Adicione o TMDB MCP Server à sua configuração:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.
  5. Defina a chave de API do TMDB via variável de ambiente para maior segurança:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
      }
    }
    
  6. Verifique a configuração executando uma consulta de teste.

Claude

  1. Confirme os pré-requisitos (Node.js, npm, TypeScript) e obtenha uma chave de API do TMDB.
  2. Edite o ~/Library/Application Support/Claude/config.json para incluir:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  3. Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop.
  4. Proteja sua chave de API com variáveis de ambiente:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
      }
    }
    
  5. Valide a integração buscando um filme.

Cursor

  1. Instale Node.js, npm e obtenha uma chave de API do TMDB.
  2. Abra as configurações do Cursor e localize a configuração do servidor MCP.
  3. Adicione o seguinte:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Use uma variável de ambiente para a chave de API:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
      }
    }
    
  5. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

  1. Configure Node.js, npm e obtenha a chave de API do TMDB.
  2. Encontre o arquivo de configuração MCP no Cline.
  3. Insira:
    {
      "mcpServers": {
        "tmdb": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Laksh-star/mcp-server-tmdb@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Proteja a chave de API:
    {
      "env": {
        "TMDB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
      }
    }
    
  5. Salve, reinicie o Cline e teste o servidor.

Nota: Sempre proteja suas chaves de API utilizando variáveis de ambiente conforme o exemplo acima.

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP no seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

FlowHunt MCP flow

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando o seguinte formato JSON:

{
  "tmdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhodomcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de substituir “tmdb” pelo nome real do seu servidor MCP e trocar a URL pela URL do seu MCP server.


Visão Geral

SeçãoDisponibilidadeDetalhes/Notas
Visão GeralDescrição clara e concisa no README.md
Lista de PromptsNenhum modelo de prompt encontrado
Lista de RecursosRecurso de filmes detalhado
Lista de Ferramentassearch_movies, get_recommendations, get_trending
Proteção de Chaves de APIExemplo com env no README.md
Suporte a Amostragem (menos relevante)Nenhuma menção a amostragem

Nossa opinião:
Este MCP server oferece ótimas ferramentas para dados de filmes e instruções de configuração claras, mas não possui modelos de prompt e suporte a amostragem. É bem indicado para casos de uso de entretenimento e assistentes de filmes, mas poderia ser mais completo com recursos MCP adicionais.


Pontuação MCP

Possui LICENSE✅ (MIT)
Tem ao menos uma ferramenta
Número de Forks11
Número de Stars38

Avaliação:
Com base nos recursos disponíveis, completude e documentação, este MCP server recebe nota 7/10. Ele é robusto para tarefas relacionadas a filmes, mas a ausência de prompts e suporte a amostragem reduz sua versatilidade para fluxos MCP mais amplos.

Perguntas frequentes

O que faz o TMDB MCP Server?

O TMDB MCP Server conecta agentes de IA à API do The Movie Database, permitindo buscar filmes, acessar dados em alta, obter informações detalhadas e fornecer recomendações personalizadas—perfeito para bots de entretenimento, assistentes de chat e aplicativos de descoberta de filmes.

Como posso proteger minha chave de API do TMDB?

Sempre utilize variáveis de ambiente para armazenar e acessar sua chave de API do TMDB de forma segura. Isso evita exposição acidental em código ou arquivos de configuração. Consulte a documentação da sua plataforma para definir variáveis de ambiente.

Quais ferramentas são disponibilizadas pelo TMDB MCP Server?

O servidor oferece ferramentas para buscar filmes por título ou palavra-chave, obter filmes em alta (diariamente ou semanalmente) e recomendações de filmes personalizadas com base em um determinado ID de filme do TMDB.

Como posso usar o TMDB MCP Server no FlowHunt?

Adicione o componente MCP ao seu fluxo FlowHunt, configure o servidor usando seus dados MCP e chave de API, e conecte ao seu agente. Após a configuração, sua IA poderá acessar dados do TMDB para consultas e recomendações relacionadas a filmes.

Quais são os principais casos de uso desta integração?

Os principais casos de uso incluem chatbots de entretenimento, busca e descoberta de filmes, exibição em tempo real de filmes em alta, obtenção de detalhes sobre elenco e equipe, e fornecimento de recomendações personalizadas aos usuários com base em seus filmes favoritos.

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