Tripadvisor Mcp सर्वर

Tripadvisor MCP क्या है?

Tripadvisor MCP (Model Context Protocol) एक सर्वर है जिसे Tripadvisor Content API तक पहुँच प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह अभिनव प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर्स और AI सहायकों को मानकीकृत MCP इंटरफेस के माध्यम से Tripadvisor से स्थान डेटा, समीक्षाएँ और फ़ोटो प्राप्त करने की अनुमति देता है। Tripadvisor MCP का उपयोग करके, उपयोगकर्ता यात्रा स्थलों और अनुभवों की प्रभावी खोज कर सकते हैं, जिससे यह यात्रा से संबंधित अनुप्रयोगों के लिए एक आवश्यक उपकरण बन जाता है।

Tripadvisor MCP की विशेषताएँ

• समृद्ध सामग्री तक पहुँच: उपयोगकर्ता Tripadvisor से स्थान डेटा, उपयोगकर्ता समीक्षाएँ और उच्च गुणवत्ता वाली फ़ोटो सहित जानकारी का एक बड़ा भंडार प्राप्त कर सकते हैं।
• मानकीकृत इंटरफेस: MCP इंटरफेस Tripadvisor डेटा के साथ बातचीत करने का एक सुसंगत तरीका प्रदान करते हैं, जिससे डेवलपर्स के लिए एकीकरण प्रक्रिया सरल हो जाती है।
• AI संगतता: AI सहायकों को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया, Tripadvisor MCP विभिन्न अनुप्रयोगों में निर्बाध एकीकरण की अनुमति देता है, जिससे यात्रा योजना में उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाया जा सकता है।
• सार्वजनिक भंडार: यह प्रोजेक्ट सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, जो दुनिया भर के डेवलपर्स के बीच सहयोग और योगदान को प्रोत्साहित करता है।

Tripadvisor MCP का उपयोग कैसे करें

1. अपना वातावरण सेट करें: सुनिश्चित करें कि आपके पास Tripadvisor Content API के साथ बातचीत करने के लिए आवश्यक उपकरण और पुस्तकालय हैं।
2. API तक पहुँचें: Tripadvisor डेटा से कनेक्ट करने के लिए मानकीकृत MCP इंटरफेस का उपयोग करें। इसमें प्रमाणीकरण और API कुंजी सेट करना शामिल हो सकता है।
3. डेटा के लिए क्वेरी करें: यात्रा स्थलों की खोज करने, समीक्षाएँ प्राप्त करने और फ़ोटो तक पहुँचने के लिए प्रदान किए गए एंडपॉइंट्स का उपयोग करें।
4. अपने अनुप्रयोग में एकीकृत करें: प्राप्त डेटा को अपने अनुप्रयोग में शामिल करें, चाहे वह यात्रा योजना उपकरण, एक चैटबॉट, या कोई अन्य AI-संचालित सेवा हो।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: मैं Tripadvisor MCP के माध्यम से किस प्रकार का डेटा प्राप्त कर सकता हूँ?

उत्तर: आप विभिन्न यात्रा स्थलों से संबंधित स्थान डेटा, उपयोगकर्ता समीक्षाएँ, और फ़ोटो प्राप्त कर सकते हैं।

प्रश्न: क्या Tripadvisor MCP का उपयोग मुफ्त है?

उत्तर: हाँ, Tripadvisor MCP एक सार्वजनिक भंडार है, जिससे डेवलपर्स इसे बिना किसी लागत के उपयोग कर सकते हैं।

प्रश्न: क्या मैं Tripadvisor MCP प्रोजेक्ट में योगदान कर सकता हूँ?

उत्तर: बिल्कुल! योगदान का स्वागत है, और आप अन्य डेवलपर्स के साथ मिलकर प्रोजेक्ट को बेहतर बना सकते हैं।

प्रश्न: मैं समस्याएँ कैसे रिपोर्ट करूँ या सुविधाएँ कैसे अनुरोध करूँ?

उत्तर: आप प्रोजेक्ट के GitHub भंडार में एक मुद्दा बनाकर समस्याएँ रिपोर्ट कर सकते हैं या नई सुविधाएँ अनुरोध कर सकते हैं।

प्रश्न: क्या Tripadvisor MCP के लिए दस्तावेज़ उपलब्ध है?

उत्तर: हाँ, आमतौर पर भंडार के भीतर व्यापक दस्तावेज़ प्रदान किए जाते हैं, जो API और इसकी विशेषताओं का उपयोग करने का विवरण देते हैं।

Tripadvisor MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for Tripadvisor Content API.

This provides access to Tripadvisor location data, reviews, and photos through standardized MCP interfaces, allowing AI assistants to search for travel destinations and experiences.

Features

• Search for locations (hotels, restaurants, attractions) on Tripadvisor

• Get detailed information about specific locations

• Retrieve reviews and photos for locations

• Search for nearby locations based on coordinates

• API Key authentication

• Docker containerization support

• Provide interactive tools for AI assistants

The list of tools is configurable, so you can choose which tools you want to make available to the MCP client.

Usage

1. Get your Tripadvisor Content API key from the Tripadvisor Developer Portal.

2. Configure the environment variables for your Tripadvisor Content API, either through a .env file or system environment variables:

### Required: Tripadvisor Content API configuration
TRIPADVISOR_API_KEY=your_api_key_here

3. Add the server configuration to your client configuration file. For example, for Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "tripadvisor": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<full path to tripadvisor-mcp directory>",
        "run",
        "src/tripadvisor_mcp/main.py"
      ],
      "env": {
        "TRIPADVISOR_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Note: if you see Error: spawn uv ENOENT in Claude Desktop, you may need to specify the full path to uv or set the environment variable NO_UV=1 in the configuration.

Docker Usage

This project includes Docker support for easy deployment and isolation.

Building the Docker Image

Build the Docker image using:

docker build -t tripadvisor-mcp-server .

Running with Docker

You can run the server using Docker in several ways:

Using docker run directly:

docker run -it --rm \
  -e TRIPADVISOR_API_KEY=your_api_key_here \
  tripadvisor-mcp-server

Using docker-compose:

Create a .env file with your Tripadvisor API key and then run:

docker-compose up

Running with Docker in Claude Desktop

To use the containerized server with Claude Desktop, update the configuration to use Docker with the environment variables:

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

This configuration passes the environment variables from Claude Desktop to the Docker container by using the -e flag with just the variable name, and providing the actual values in the env object.

Development

Contributions are welcome! Please open an issue or submit a pull request if you have any suggestions or improvements.

This project uses uv to manage dependencies. Install uv following the instructions for your platform:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

You can then create a virtual environment and install the dependencies with:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate     # On Windows
uv pip install -e .

Project Structure

The project has been organized with a src directory structure:

tripadvisor-mcp/
├── src/
│   └── tripadvisor_mcp/
│       ├── __init__.py      # Package initialization
│       ├── server.py        # MCP server implementation
│       ├── main.py          # Main application logic
├── Dockerfile               # Docker configuration
├── docker-compose.yml       # Docker Compose configuration
├── .dockerignore            # Docker ignore file
├── pyproject.toml           # Project configuration
└── README.md                # This file

Testing

The project includes a test suite that ensures functionality and helps prevent regressions.

Run the tests with pytest:

### Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

### Run the tests
pytest

### Run with coverage report
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

Tools

| Tool | Category | Description | | | | | | search_locations | Search | Search for locations by query text, category, and other filters | | search_nearby_locations | Search | Find locations near specific coordinates | | get_location_details | Retrieval | Get detailed information about a location | | get_location_reviews | Retrieval | Retrieve reviews for a location | | get_location_photos | Retrieval | Get photos for a location |

License

MIT