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MCP Server · 数据服务

Netrunner Media Server

一个完整的媒体库管理生态系统,通过提取TMDB数据并利用本地AI(Ollama)进行数据增强,提供个性化的媒体内容推荐。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaude数据分析Claude Desktop

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
miw4n
提供方
miw4n

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Netrunner Media Server 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

⚡ Netrunner媒体数据库和人工智能推荐器

“数据是新货币。让我们抢劫TMDB银行吧。”——露西

\[EN\]该项目是管理媒体库的完整生态系统。它从TMDB中提取数据,通过本地人工智能(Ollama)丰富数据,并允许人工智能根据您的喜好向您提出建议。

服务器选择:如果您使用的是法语提示符,请将MCP设置为server-MCP-en.py。对于英语提示符,请使用server-MCP-en.py。这确保AI以与其个性相同的语言接收技术响应。

\[EN\]这个项目是一个完整的生态系统来管理你的媒体库。它提取TMDB数据,通过本地AI(Ollama)对其进行丰富,并允许AI为您提供个性化建议。

服务器选择:如果您使用法语提示,请将MCP配置指向Server_MCP_Fr.py。对于英语提示,请使用Server_MCP_En.py。这可确保AI收到与其个性语言相同的技术反馈。

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📡 导航与勘探(目录)

-Simple Search | Recherche simple : * "Search for the movie Inception in the catalog."

    "Cherche le film Inception dans le catalogue."

-Status Check | Vérification de statut : * "Have I already watched Matrix?"

    "Est-ce que j'ai déjà vu Matrix ?"

-Technical Intel | Détails techniques : * "Give me the synopsis and rating for Blade Runner 2049."

    "Donne-moi le synopsis et la note de Blade Runner 2049."

-Ambiguity Management | Gestion d'ambiguïté : * "Check if there are multiple versions of Batman."

    "Regarde s'il y a plusieurs versions de Batman."

🧠 情报与概况(分析|分析)

-Profile Analysis | Analyse de profil : * "Analyze my user profile."

    "Analyse mon profil utilisateur."

-Taste-Based Recommendation | Recommandation par goûts : * "Find a recent movie that matches my tastes."

    "Trouve-moi un film récent qui correspond à mes goûts."

-Genre Exploration | Exploration par genre : * "Suggest a Cyberpunk-type anime that I haven't watched yet."

    "Propose-moi un anime de type Cyberpunk que je n'ai pas vu."

-Classics & Mood | Classiques et Humeur : * "I'm in the mood for something dark, what do you have in stock?"

    "Je suis d'humeur pour quelque chose de sombre, qu'est-ce que tu as en stock ?"
    
-Streaming Location | Localisation Streaming : * "Where can I watch the series Arcane?" 

    "Sur quelle plateforme puis-je voir la série Arcane ?"

💾 更新(反馈)

-Positive Feedback | Avis Positif : * "I loved the movie Interstellar, update my database."

    "J'ai aimé le film Interstellar, mets à jour ma base."

-Neutral Log | Marquage Neutre : * "Mark the series Dark as watched."

    "Marque la série Dark comme vue."

-Negative Feedback | Avis Négatif : * "The movie [Title] was awful, record that."

    "Le film [Titre] était nul, enregistre ça."

🛠️ 复杂查询(多过滤器)

-Time & Type | Temps et Type : * "Find me a recent Thriller anime released between 2020 and 2025."

    "Trouve-moi un anime récent de type Thriller entre 2020 et 2025."

-Similarity | Similitude : * "I want to see a movie similar to Inception from my unwatched list."

    "Je veux voir un film similaire à Inception parmi les œuvres non vues."

-Random Scan | Scan Aléatoire : * "Suggest 5 random media, mix movies and series."

    "Suggère-moi 5 médias aléatoires, mélange films et séries."

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🧠 MCP集成/MCP集成

\[EN\]本项目旨在与标准配合使用 模型上下文协议(MCP).数据库 Netrun.db 它的结构是由MCP服务器读取,允许任何人工智能(小志、克劳德等)访问您的媒体,分析您的口味,并实时向您推荐内容。

\[EN\]该项目旨在与 模型上下文协议(MCP) 标准。这 Netrun.db 数据库的结构是由MCP服务器读取的,允许任何人工智能(小智、克劳德等)访问您的媒体,分析您的口味,并实时推荐内容。

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🔗 MCP服务器配置

\[EN\]连接到AI:为了让AI访问数据库,您需要在MCP应用程序中声明服务器。将配置中的路径更改为server@mcp.py。

{ “mcpServers”:{ “netrunner”:{ “command”:“python”, “args”:\[“C:\\PUT_YOUR_PATH/scripts/server_mcp_Fr.py”\] } } }

\[EN\]连接到AI:要允许AI访问数据库,您必须在MCP应用程序中声明服务器。更新配置中server_mcp.py的路径。

{ “mcpServers”:{ “netrunner”:{ “command”:“python”, “args”:\[“C:\\PUT_YOUR_PATH/scripts/server_mcp_En.py”\] } } }

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🛠️ 项目结构/项目结构

  • run_export.bat:\[EN\]TMDB提取的入口点/\[FR\]TMDB提取入口点。
  • tagging.bat:\[en\]启动AI Tagger&Stats Monitor/\[fr\]启动AI Tagger和Stats Monitor。
  • scripts/:\[en\]核心Python逻辑/\[fr\]核心反应器(Python)。
  • Netrun.db:\[EN\]SQLite数据库/\[FR\]SQLite数据库。
  • role_prompt_En.txt & role_prompt_Fr.txt :\[en\]AI的系统提示/\[fr\]AI的系统提示。
  • database French Tagged/ :\[EN\]包含基础 Netrun.db 已经用法语预先提取和标记。
  • scripts/server_mcp_En.py :\[en\]MCP服务器(英语日志和工具)/\[fr\]MCP server(英语日志与工具)。
  • scripts/server_mcp_Fr.py :\[en\]MCP服务器(法语日志和工具)/\[fr\]MCP server(法语日志与工具)。

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🚀 设置和配置

1.要求/先决条件

2.个性训练/入门(重要!)

\[FR\] 非常重要: 为了让AI了解您的口味,您需要手动填写列中的几行 user_rating 德拉桌 media :

  • 1 :目标/喜欢
  • 0 :中性/中性
  • -1 :讨厌/不喜欢

EN 关键步骤: 为了让人工智能了解你的口味,你必须在 user_rating 列:

  • 1 :喜欢
  • 0 :中立
  • -1 :不喜欢

3.流媒体配置

\[EN\]对于verifier-streaming函数,请确保已在服务器脚本中配置tmdb-api-key。默认情况下,代码中的区域设置为fr,以确保本地结果。

\[EN\]对于check_streaming函数,请确保在服务器脚本中设置了TMDB_API_KEY。默认情况下,该地区设置为FR,但可以在第256行修改为US、GB等。

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\[EN\]使用说明

  1. 提取 : 启动 run_export.bat (首先编辑它以添加TMDB API密钥)。
  2. 标记IA :检查Ollama是否已启动(ollama serve),然后启动 tagging.bat 以丰富基础。
  3. 数据库 :您可以从中复制预填充的数据库 database French Tagged/ 到根以跳过步骤1和2。
  4. 激活IA(MCP) :

- 选择您的语言(server_mcp_Fr.py 哦 _En.py). - 将脚本路径添加到MCP配置(例如:Claude Desktop)。 - 注入内容 role_prompt_Fr.txt (或)在您的助手中激活Lucie的个性。

\[EN\]说明

  1. 提取:运行 run_export.bat (首先编辑它以添加您的TMDB API密钥)。
  2. AI标记:确保Olama正在运行(ollama serve),然后启动 tagging.bat 丰富数据库。
  3. 数据库:您可以从以下位置复制预先填写的数据库 database French Tagged/ 转到根文件夹以跳过步骤1和2。
  4. 人工智能激活(MCP):

- 选择您的语言(server_mcp_En.py 或 _Fr.py). - 将脚本路径添加到MCP配置中(例如,Claude Desktop)。 - 注入以下内容物 role_prompt_En.txt (或Fr)进入你的助手,激发露西的个性。

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🛡️ 安全说明

“不要在网格上共享您的API密钥。请确保其安全。” “不要共享API密钥。把它放在安全的地方。»

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❤️ 支持

如果你喜欢这个工具,可以考虑给我买杯奶茶🧋\ 如果你喜欢这个工具,考虑给我一杯泡泡茶🧋

给我买杯咖啡

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

媒体管理Python本地部署AI推荐数据分析个性化推荐TMDB集成

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Netrunner Media Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Netrunner Media Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Netrunner Media Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Netrunner Media Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Netrunner Media Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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