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ADK Movie Recommendation Agent logo
运维云端未说明官方级别未说明来源级核验

ADK Movie Recommendation Agent

MCP Server

基于TMDB API和Google ADK的AI电影电视推荐系统,提供搜索、推荐和发现功能。

工具数

3

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
Python云端部署Docker

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

AnjalSotang

提供方

AnjalSotang

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

📘 README.md--CineScope推荐器(电影和电视资源管理器) 🎬 CineScope推荐器

TMDB+MCP+Google ADK驱动的影视探索代理

CineScope Recommender是一个使用Google代理开发工具包(ADK)和TMDB API的完整封装MCP(模型上下文协议)服务器构建的代理人工智能系统。 它支持:

🔍 搜索电影和节目

🎥 获取详细建议

🎭 按流派/年份/语言查找标题

📊 过滤和元数据感知推理

💬 自然、上下文相关的提示(例如,“如果我喜欢X,接下来呢?”)

该项目满足了代理人工智能聊天与MCP-Wrapped Public API实习项目的所有基线要求。

🏛️ 架构概述 +----------------------+ |用户查询| +---------+------------+ | v +-----------+-------------+ |LLM代理(ADK)| |-系统提示| |-开发人员提示| |-工具选择逻辑| +-----------+-------------+ | MCP (标准) | +-----------+-------------+ |MCP服务器| |-搜索标题| |-get_recommendations| |-发现| |-缓存层| |-重试/回退| +-----------+-------------+ | +-----------+-------------+ |TMDB API| +--------------------------+

⚙️ 特性 ✔ 通过MCP集成TMDB

返回给代理的所有数据仅通过MCP工具流动。

✔ 三个完全实施的MCP工具

搜索标题

get_recommendations

发现

✔ 稳健的体系结构

输入验证

错误处理

速率限制检测

重试/回退

标准化数据模式

✔ 内存缓存

TTL=5分钟→ 更好的性能+减少API调用。

✔ 可观测性

结构化日志记录

工具调用日志

缓存命中/未命中日志

健康终点

✔ ADK代理

确定性工具的使用

防止重复的相同工具调用

包括时间戳和来源归因

解释为什么每个建议都适合

✔ 完整测试套件

代理提示测试

MCP工具测试

集成准备就绪

黄金成绩单支持

📦 文件夹结构 电影推荐/ │ ├── CineScope_推荐器/ │ ├── agent.py │ ├── mcp_server.py │ ├── __初始化__南美国家巴拉圭的缩写(Paraguay) │ └── .env(未提交--仅本地) │ ├── 测试/ │ ├── test_agent_prompt.py │ ├── test_mcp_server.py │ └── __初始化__南美国家巴拉圭的缩写(Paraguay) │ ├── README.md └── 需求.txt

🔑 环境变量

在内部添加.env文件:

CineScope_推荐器/.env

内容:

TMDB_API_KEY=您的_TMDB_API_KEY_here

确保=周围没有空格,也没有引号。

ADK会自动加载.env文件。

🚀 设置和安装

  1. 克隆仓库并进入项目

克隆 cd电影推荐

  1. 创建虚拟环境

python3-m视频 source.ven/bin/activate

  1. 安装依赖项

pip安装-r要求.txt

▶️ 运行代理

代理通过stdio自动启动您的MCP服务器。

运行:

adk运行CineScope_Recommender。代理:root_agent

如果你想在不指定类的情况下运行:

adk运行CineScope_推荐器

您将看到:

正在运行代理cine_scope_recommender。..键入exit退出。

现在键入您的查询:

搜索电影《盗梦空间》

🧪 运行测试 pytest-q

预期产量:

0.35秒内通过2次

测试包括:

代理提示测试

MCP服务器基本测试

JSON验证

工具可用性

🔧 MCP工具概述 🔍 搜索标题

在TMDB中搜索电影或电视节目。

论据:

{ “query”:“Inception”, “类型”:“电影”, “年份”:2010年, “语言”:“en” }

退货:

ID

标题

类型

评分

概述

后部路径

🎥 get_recommendations

根据标题ID获取TMDB推荐。

输入:

{ “id”:27205, “类型”:“电影” }

输出:

推荐标题

原因(如有)

🎭 发现

高级过滤:

{ “类型”:“电影”, “流派”:\[《颤栗》\], “语言”:“ko”, “年份”:2023年, “sort_by”:“投票平均值” }

⚡ 缓存

缓存使用:

\_缓存\[(tool_name,args \_json)\]=(时间戳,数据)

TTL=300秒

优点:

避免速率限制

更快的响应

更高的评分标准

🔁 重试并后退

自动重试时间:

HTTP 429

连接问题

TMDB停机时间

退避策略:

1s → 2s → 4s → 放弃

🩺 健康端点 @服务器.list_endpoints def health(): return{“status”:“ok”}

退货:

{“状态”:“正常”}

ADK用于可观察性。

💬 示例提示 搜索电影《盗梦空间》

如果我喜欢《星际穿越》,接下来我该看什么?

2020-2024年评分高于7.5的韩国顶级惊悚片

谁在《沙丘》中与Zendaya合作?

📝 黄金成绩单示例 用户:搜索电影《盗梦空间》\ 代理人:\ 根据TMDB(2025-11-30 14:22 UTC):\ 《盗梦空间》(2010)——评分8.8\ 一部由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的令人费解的科幻抢劫电影。。。

🎥 LOOM演示大纲

你的5分钟织机视频应该包括:

项目介绍

体系结构概述

代理代码演练

MCP服务器演练

运行测试

带有2-3个提示的现场演示

闭幕总结

🛠 故障排除 ❌ 找不到API密钥

→ 检查CineScope_Recommender/中是否存在.env。

❌ MCP会话已关闭

→ 修复run_strio→ 替换为stdio_server。

❌ 测试失败

→ 确保项目根目录在PYTHONPATH上。

目录标签

目录标签

Python云端部署Docker电影推荐本地部署电视推荐AI推荐系统TMDB集成GoogleADK

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

3

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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