Servidor MCP do Tripadvisor

O que faz o Servidor MCP “Tripadvisor”?

O Servidor MCP (Model Context Protocol) do Tripadvisor é um componente middleware que conecta assistentes de IA à API de Conteúdo do Tripadvisor, oferecendo interfaces padronizadas para acesso a dados ricos relacionados a viagens. Ao utilizar este servidor, desenvolvedores podem capacitar agentes de IA a buscar locais (hotéis, restaurantes, atrações), obter informações detalhadas, avaliações e fotos, e realizar buscas por coordenadas. Isso aprimora os fluxos de desenvolvimento ao permitir a integração fluida de dados reais de viagem em aplicativos movidos por IA, suportando tarefas como descoberta de destinos, planejamento de roteiros e muito mais. O servidor suporta autenticação via chave de API, implantação com Docker e ferramentas interativas, tornando-o versátil para diversos assistentes de IA e plataformas de clientes.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt foi especificado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito foi descrito no repositório ou documentação.

Lista de Ferramentas

• Buscar locais
  Disponibiliza a busca de hotéis, restaurantes e atrações no Tripadvisor.
• Obter informações detalhadas de locais
  Busca informações abrangentes sobre um local específico (ex: hotel, restaurante).
• Recuperar avaliações e fotos
  Permite recuperar avaliações de usuários e fotos de um local do Tripadvisor.
• Buscar locais próximos
  Possibilita encontrar locais próximos a coordenadas especificadas.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Busca de Destinos
  Desenvolvedores podem habilitar assistentes de IA a buscar destinos de viagem, hotéis, restaurantes e atrações usando a interface padronizada MCP.
• Planejamento de Viagem
  Integre dados detalhados de locais, avaliações e fotos em ferramentas de roteiro ou planejamento de viagem movidas por IA.
• Recomendações Personalizadas
  Use as ferramentas de busca e de recuperação de avaliações do servidor para construir aplicativos de IA que sugerem destinos ou experiências personalizadas conforme as preferências do usuário.
• Descoberta Baseada em Localização
  Ofereça recursos de “o que há por perto” ao usuário, buscando atrações ou comodidades com base em coordenadas geográficas.
• Agregação de Conteúdo para Apps de Viagem
  Agregue e exiba dados do Tripadvisor em apps de viagem ou chatbots para prover informações abrangentes e atualizadas aos usuários finais.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o uv instalado e sua chave de API do Tripadvisor.
2. Clone o repositório e localize o diretório tripadvisor-mcp.
3. Edite o arquivo de configuração do Windsurf para adicionar o servidor MCP:
4. Insira o seguinte JSON dentro do objeto mcpServers:

   {
     "tripadvisor": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "<caminho completo para o diretório tripadvisor-mcp>",
         "run",
         "src/tripadvisor_mcp/main.py"
       ],
       "env": {
         "TRIPADVISOR_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
       }
     }
   }
   

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.

Claude

1. Obtenha sua chave de API do Tripadvisor no Portal de Desenvolvedores Tripadvisor.
2. Clone o repositório e localize o diretório tripadvisor-mcp.
3. Na configuração do Claude Desktop, adicione:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<caminho completo para o diretório tripadvisor-mcp>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
         }
       }
     }
   }
   

4. Se encontrar erro ENOENT, defina o caminho completo para o uv ou defina NO_UV=1.
5. Reinicie o Claude Desktop para aplicar as alterações.

Cursor

1. Certifique-se de ter o Docker e sua chave de API do Tripadvisor em mãos.
2. Construa a imagem Docker:

   docker build -t tripadvisor-mcp-server .
   

3. Adicione a configuração do servidor às configurações do Cursor:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Clone o repositório e obtenha sua chave de API do Tripadvisor.
2. Adicione a configuração do servidor MCP ao arquivo de configuração do Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "tripadvisor": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<caminho completo para o diretório tripadvisor-mcp>",
           "run",
           "src/tripadvisor_mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "TRIPADVISOR_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salve o arquivo e reinicie o Cline.

Segurança das Chaves de API

Sempre utilize variáveis de ambiente para guardar as chaves de API com segurança. Exemplo de configuração:

{
  "env": {
    "TRIPADVISOR_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "TRIPADVISOR_API_KEY"
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

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

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

{
  "tripadvisor": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparaomcp/url"
  }
}

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

Visão Geral

Nossa opinião

Este servidor MCP tem escopo bem definido e foca em um caso de uso claro (dados do Tripadvisor), fornecendo ferramentas essenciais para aplicações de IA em viagens e boas instruções de instalação e implantação. Contudo, faltam detalhes sobre templates de prompts, recursos MCP explícitos ou recursos avançados MCP como roots e sampling.

Nota: 6/10 — Sólido, funcional, mas com profundidade limitada em recursos MCP.

Pontuação MCP