IMDb MCP 服务器

这是一个使用 IMDb API 服务实现模型上下文协议 (MCP) 的 Python 服务器，用于电影和电视剧信息。

目录

• 概述
• 特性
• 配置
• 工具
  • 搜索工具
  • IMDb ID 工具
  • 配置工具
  • 电影工具
  • 电视剧工具
  • 即将上映的影片工具
  • 印度聚焦工具
• 示例提示和响应
• 安装
• 启动服务器
• 技术细节
  • 分页系统
  • 缓存系统
• 限制
• 故障排除
• 许可证

概述

该服务器通过 IMDb API 提供了一整套访问 IMDb 数据的工具。它作为代理与 IMDb 数据库之间的桥梁，提供关于电影、电视剧、演员、导演等的详细信息。

特性

• 🎬 电影和电视剧搜索功能
• 📋 电影和电视剧的详细信息
• 👨‍👩‍👧‍👦 演员和工作人员信息
• 🏆 最高评分和热门内容列表
• 💰 票房数据
• 🌍 国家特定的电影信息（特别关注印度电影）
• 🔜 即将上映的影片
• 🔄 高效的响应缓存系统

配置

此服务器需要来自 RapidAPI 的 IMDb API 服务的 API 密钥：

1. 在 RapidAPI 上创建一个帐户
2. 订阅 RapidAPI 上的 IMDb API
3. 设置环境变量：

   RAPID_API_KEY_IMDB=your_api_key_here
   

工具

搜索工具

工具	描述	示例
search_imdb	使用各种过滤选项搜索电影和电视剧	search_imdb(primary_title="Inception")

IMDb ID 工具

工具	描述	示例
get_imdb_details	获取电影或电视剧的详细信息	get_imdb_details(imdb_id="tt1375666")
get_directors	获取电影的导演	get_directors(imdb_id="tt1375666")
get_cast	获取电影的演员阵容	get_cast(imdb_id="tt1375666")
get_writers	获取电影的编剧	get_writers(imdb_id="tt1375666")

配置工具

工具	描述	示例
get_types	获取所有可用的内容类型	get_types()
get_genres	获取所有可用的流派	get_genres()
get_countries	获取所有可用的国家	get_countries()
get_languages	获取所有可用的语言	get_languages()

电影工具

分页（每页5条结果）

工具	描述	示例
get_top_250_movies	从IMDb获取排名前250的电影	get_top_250_movies()
get_top_box_office_us	获取美国票房记录	get_top_box_office_us()
get_most_popular_movies	获取最受欢迎的电影	get_most_popular_movies()

电视剧工具

分页（每页5条结果）

工具	描述	示例
get_top_250_tv_shows	从IMDb获取排名前250的电视剧	get_top_250_tv_shows()
get_most_popular_tv_shows	获取最受欢迎的电视剧	get_most_popular_tv_shows()

即将上映作品工具

分页（每页5条结果）

工具	描述	示例
get_upcoming_releases	按国家获取即将上映的电影和电视剧	get_upcoming_releases(country_code="US", type="MOVIE")
get_available_country_codes_for_upcoming_releases	获取可用于即将上映作品的国家代码	get_available_country_codes_for_upcoming_releases()

印度焦点工具（分页）

分页（每页5条结果）

工具	描述	示例
get_top_rated_malayalam_movies	获取评分最高的前50部马拉雅拉姆语电影	get_top_rated_malayalam_movies()
get_upcoming_indian_movies	获取最受期待的即将上映的印度电影	get_upcoming_indian_movies()
get_trending_tamil_movies	获取热门泰米尔语电影	get_trending_tamil_movies()
get_trending_telugu_movies	获取热门泰卢固语电影	get_trending_telugu_movies()
get_top_rated_tamil_movies	获取评分最高的前50部泰米尔语电影	get_top_rated_tamil_movies()
get_top_rated_telugu_movies	获取评分最高的前50部泰卢固语电影	get_top_rated_telugu_movies()
get_top_rated_indian_movies	获取评分最高的前250部印度电影	get_top_rated_indian_movies()

示例提示与响应

最近未来将上映的5部动作电影是什么？

我将为您查找即将上映的动作电影。

调用MCP工具 get_upcoming_releases

现在我将从这些即将上映的作品中寻找动作电影：

调用MCP工具 get_upcoming_releases

根据搜索结果，以下是最近未来将上映的5部动作电影：

1. 《我的世界》电影 (2025年4月4日)

   • 类型：动作、冒险、喜剧
   • 描述：四个不合群的人被拉入一个立方体仙境，并与一位专业工匠一起踏上回家的旅程。

2. 疯狂故事 (2025年4月4日)

   • 类型：动作、冒险、喜剧
   • 描述：四个相互关联的故事设定在1987年的加利福尼亚州奥克兰，讲述了对音乐、电影、人、地方和记忆的热爱。

3. 醒来 (2025年4月4日)

   • 类型：动作、恐怖
   • 描述：年轻的活动家们闯入一家家具店抗议环境问题，却发现自己被困在一个痴迷于狩猎的夜班保安手中。

4. 战争 (2025年4月11日)

   • 类型：动作、剧情、战争
   • 描述：根据前海军海豹突击队队员雷·门多萨在伊拉克战争中的真实经历改编。

5. 业余者 (2025年4月11日)

   • 类型：动作、惊悚
   • 描述：一名中情局密码学家勒索其机构训练他追捕杀害其妻子的恐怖分子。

安装

通过Smithery安装

要通过Smithery自动为Claude Desktop安装IMDb Server：

npx -y @smithery/cli install @uzaysozen/imdb-mcp-server --client claude

选项1：使用Docker（推荐）

1. 克隆此仓库

git clone https://github.com/uzaysozen/imdb-mcp-server.git
cd imdb-mcp-server

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 构建Docker镜像

docker build -t imdb_server .

4. 运行Docker容器（确保将API密钥作为环境变量传递）

docker run -d -p 8000:8000 -e RAPID_API_KEY_IMDB=your_api_key_here --name imdb_server imdb_server

5. 将以下内容添加到你的claude_desktop_config.json文件中：

{
  "mcpServers": {
    "imdb_server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "exec",
        "-i",
        "imdb_server",
        "imdb-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "RAPID_API_KEY_IMDB": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

选项2：直接执行Python

1. 克隆此仓库

git clone https://github.com/uzaysozen/imdb-mcp-server.git
cd imdb-mcp-server

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 设置API密钥环境变量

export RAPID_API_KEY_IMDB=your_api_key_here

4. 将以下内容添加到你的claude_desktop_config.json文件中，根据需要调整Python路径：

{
  "mcpServers": {
    "imdb_server": {
      "command": "/path/to/your/python",
      "args": [
        "/path/to/imdb_server.py"
      ],
      "env": {
        "RAPID_API_KEY_IMDB": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

启动服务器

# Start the server directly
python imdb_server.py

# Or using MCP CLI
mcp run imdb_server.py

# Or if using Docker, the server starts automatically with the container
docker run -d -p 8000:8000 -e RAPID_API_KEY_IMDB=your_api_key_here --name imdb_server imdb_server

添加所选配置后，重新启动Claude Desktop以加载IMDb服务器。然后你就可以在与Claude的对话中使用所有电影和电视剧的数据工具了。

技术细节

该服务器基于以下技术构建：

• 通过RapidAPI访问IMDb API
• 使用MCP进行API接口
• 使用Requests进行API通信
• 使用FastMCP实现服务器
• 自定义内存缓存系统
• 智能分页，每次请求限制为5条结果，优化AI代理的消费

分页系统

所有数据检索工具都实现了分页，以增强AI代理的性能：

目的

• AI优化响应：每次响应限制为5条，防止AI代理处理数据时信息过载
• 聚焦结果：帮助代理向用户提供更相关且简洁的信息
• 改进处理：减少AI代理在分析电影和电视剧数据时的认知负担

实现

• 每个分页端点接受一个start参数（默认值：0）
• 结果包括导航元数据（totalCount, hasMore, nextStart）
• 所有集合端点的一致5条页面大小
• 带有分页的示例请求：get_top_250_movies(start=5) 返回第6-10条项目

优点

• 更好的代理响应：防止 AI 代理一次性接收过多数据
• 可管理的信息：创建易于处理的数据块，使代理能够有效处理
• 顺序访问：通过多次工具调用允许对大型数据集进行结构化探索

缓存系统

服务器实现了一个高效的缓存系统以提高性能并减少 API 调用：

功能

• 内存缓存：将 API 响应存储在内存中以便快速检索
• 可配置的过期时间和大小：缓存条目在自定义时间段后过期（默认：10 分钟），并且默认大小为 100 个缓存键
• 自动缓存清理：定期（默认：5 分钟）使用后台线程删除已过期的条目以管理内存使用
• 缓存键：基于 URL 和查询参数生成以确保唯一性

优点

• 减少 API 使用：通过重用响应帮助保持在 API 速率限制内
• 更快的响应时间：消除缓存查询的网络延迟
• 成本效益：最小化 API 调用次数，特别是对于热门或重复查询

配置

可以在代码中调整缓存大小和过期时间：

# Default are 600 seconds (10 minutes) and 100 cache keys
response_cache = ResponseCache(expiry_seconds=120, max_size=50)

限制

• 根据您的 RapidAPI 订阅，API 速率限制适用
• 某些详细信息可能需要额外的 API 调用
• 搜索结果可能每次请求限制在一定数量的项目内
• 服务器重启时内存缓存会丢失
• 所有分页响应每页返回最多 5 个项目

故障排除

问题	解决方案
API 密钥未被识别	确保 RAPID_API_KEY_IMDB 环境变量设置正确
超出速率限制	检查您的 RapidAPI 订阅级别和限制
超时错误	服务器超时时间为 30 秒；对于大量请求，尝试限制参数
结果为空	尝试更广泛的搜索词或检查内容是否存在于 IMDb 数据库中
内存使用高	如果运行较长时间且具有许多唯一查询，请偶尔重启服务器以清除缓存

许可证

此 MCP 服务器在 MIT 许可下提供。