Ani MCP

🎌 ani-mcp

🧠 一個面向 AniList 的智能 MCP 服務器——它懂你的動漫與漫畫品味，而不只是簡單地調用 API。

✨ 主要特性

大多數 AniList 集成只是 1:1 地映射 API，而 ani-mcp 在其之上增加了一層智能化能力：

• 🎭 品味畫像（Taste profiling）——根據你的"已完成"列表構建你的偏好模型
• 🎯 個性化推薦——基於你的品味、心情和當季新番給出"接下來該看什麼？"
• 🤝 契合度對比——比較兩位用戶之間的品味契合度
• 📺 續作提醒——找出你已看過的番在本季播出的續作
• 🔗 觀看順序——為長篇系列進行系列關聯鏈遍歷
• ⏱️ 觀影規劃——"我有 90 分鐘，該看點什麼？"，從你當前列表中挑選
• 📊 年度回顧——把你的觀影/閱讀數據彙總成年度報告

此外還包含基礎功能：搜索、詳情、熱門趨勢、當季瀏覽、列表管理、社交功能以及社區推薦。所有搜索與瀏覽工具都支持分頁，可翻看超出第一頁的結果。

🚀 快速開始

無需賬號，支持任何兼容 MCP 的客戶端。

🖥️ Claude Desktop

添加到你的配置文件（可通過 Settings > Developer > Edit Config 打開，macOS 上路徑為 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "anilist": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ani-mcp"]
    }
  }
}

保存後重啟 Claude Desktop 即可。

或者，從 最新發布 下載 ani-mcp.mcpb，通過 Settings > Extensions 安裝。

⌨️ Claude Code

claude mcp add ani-mcp -- npx -y ani-mcp

🎯 個性化功能

添加你的用戶名以啟用推薦、品味畫像和列表管理功能：

{
  "mcpServers": {
    "anilist": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ani-mcp"],
      "env": {
        "ANILIST_USERNAME": "your_username"
      }
    }
  }
}

如需寫操作（更新進度、評分、編輯列表），還需添加 ANILIST_TOKEN。詳情請參見環境變量。

🔧 環境變量

🛠️ 工具

🔍 搜索與發現

📋 列表與統計

🧠 智能分析

🎴 卡片

ℹ️ 信息查詢

💬 社交

📈 數據分析

✍️ 寫操作（需要 ANILIST_TOKEN）

📚 資源

MCP 資源無需工具調用即可為你的 AI 助手提供上下文。支持資源的客戶端可以自動在對話中納入這些信息。

💡 提示詞

客戶端可作為快捷操作提供的預置對話起始語。

💬 使用示例

連接 ani-mcp 後，你可以向 AI 助手提出以下這些請求：

"接下來該看什麼？" 使用 anilist_pick 分析你的已完成列表，構建品味畫像，並從你的"計劃觀看"列表中按偏好匹配度排名推薦作品。

"我想看點黑暗、心理向的" 使用 anilist_pick 搭配情緒過濾，提升符合該氛圍的作品權重，並降低不匹配作品的權重。

"本季有什麼好番？" 使用 anilist_pick 並設置 source: SEASONAL，將當前播出的動漫與你的品味畫像進行排名。

"我有 90 分鐘，今晚該看點什麼？" 使用 anilist_session 從你當前在追列表中挑選，並在時間預算內填入最匹配的劇集。

"有什麼我看完的番出了續作嗎？" 使用 anilist_sequels 將你的已完成列表與本季陣容進行交叉比對。

"Fate 的觀看順序是什麼？" 使用 anilist_watch_order 遍歷系列關聯圖，生成帶編號的觀看順序。

"把我的品味和 username123 對比一下" 使用 anilist_compare 找出共同作品，計算契合度得分，並突出顯示最大的分歧。

"我為什麼會喜歡《冰海戰記》？" 使用 anilist_explain 將某部作品與你的品味畫像進行評分，分解類型親和度與主題契合度。

"給我看看我的動漫年度回顧" 使用 anilist_wrapped 彙總你在某一年觀看過的全部內容。

🎨 情緒配置

anilist_pick 和 anilist_session 接受一個自由格式的 mood 字符串。內置關鍵字包括：dark、chill、hype、action、romantic、funny、brainy、sad、scary、epic、wholesome、intense、mystery、fantasy、scifi、trippy、nostalgic、artistic、competitive、cozy。

如需添加或覆蓋關鍵字，請將 ANILIST_MOOD_CONFIG 設置為一個 JSON 對象：

{
  "ANILIST_MOOD_CONFIG": "{\"cozy\":{\"boost\":[\"Slice of Life\",\"Iyashikei\"],\"penalize\":[\"Horror\"]},\"mykeyword\":{\"boost\":[\"Romance\"],\"penalize\":[]}}"
}

每個鍵是一個情緒關鍵字，映射到 { boost: string[], penalize: string[] }，其中為 AniList 類型與標籤的數組。

🔒 隱私

詳情請參見 PRIVACY.md。簡而言之：ani-mcp 在本地運行，僅向 AniList API 發送請求，不存儲任何內容，也不收集任何分析數據。

🐳 Docker

docker build -t ani-mcp .
docker run -e ANILIST_USERNAME=your_username ani-mcp

默認以 HTTP Stream 傳輸方式在 3000 端口運行。

🔨 從源碼構建

git clone https://github.com/gavxm/ani-mcp.git
cd ani-mcp
npm install
npm run build
npm test

🐛 支持

Bug 反饋與功能請求：GitHub Issues

📄 許可證

MIT