← 返回公开榜单
tr

pab1it0/tripadvisor-mcp

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.

本周新增
1 星
近 3 周倍数
1.0x
距上次推送
573 天
距上次发布
—
许可证
MIT

星标增长

每根柱子是这个周期记录下来的 star 增长:优先取逐个 stargazer 到达时间分桶的到达数,还没被 stargazer 扫描覆盖的仓库改用该周期的 star 净增;两个写者都没记录的周期画成虚线空档,而不是当成 0。柱高按各自窗口的峰值归一,两张图不共用坐标轴。指向任意一根柱子, tooltip 里是该周期的九项指标:当前值与周期内的净增。

指向或点击一根柱子,看当天的九项指标。

12/1712/301/111/242/62/193/33/16

2025 年 12 月 17 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 18 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 19 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 21 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 22 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 23 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 24 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 25 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 26 日 新增 0 个星标; 2025 年 12 月 27 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 2 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 3 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 4 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 5 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 6 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 8 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 9 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 10 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 11 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 12 日 新增 1 个星标; 2026 年 1 月 13 日 新增 1 个星标; 2026 年 1 月 14 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 15 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 16 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 18 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 21 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 23 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 25 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 26 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 27 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 28 日 新增 0 个星标; 2026 年 1 月 29 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 1 日 新增 1 个星标; 2026 年 2 月 2 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 8 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 9 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 10 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 11 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 13 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 14 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 16 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 17 日 新增 0 个星标; 2026 年 2 月 21 日 新增 1 个星标; 2026 年 2 月 28 日 新增 0 个星标; 2026 年 3 月 1 日 新增 1 个星标; 2026 年 3 月 8 日 新增 0 个星标; 2026 年 3 月 16 日 新增 1 个星标

窗口内最高的一天是 2026 年 1 月 12 日,新增 1 个星标。

证据时间轴

这个项目还没有记录到异动、发布或许可证变化。

README
The document stored for this repository, with its Chinese translation when one has been produced

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
  1. 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

ToolCategoryDescription
search_locationsSearchSearch for locations by query text, category, and other filters
search_nearby_locationsSearchFind locations near specific coordinates
get_location_detailsRetrievalGet detailed information about a location
get_location_reviewsRetrievalRetrieve reviews for a location
get_location_photosRetrievalGet photos for a location

License

MIT


页面上的每个数字都来自记录下来的 stargazer 到达时间,没有评分公式,也没有 AI 判定。 任何结论都可以用 /api/v1/repos/{id}/stats 里的原始增量自己重算。