ziyuanzhan-monitor
MCP server for querying the availability and status of movie resource sites, including online/offline status, response times, and search functionality.
README
资源站监控 - 影视资源站可用性监测工具
自动监测 ziyuanzu.com 影视资源站可用性的开源工具,通过 GitHub Actions 定时运行,生成静态监控页面并通过 GitHub Pages 发布。
支持 LibreTV、maccms、LunaTV、KatelyaTV、OrionTV、MoonTVPlus 等平台。
MCP (Model Context Protocol) 服务器支持 - 让 AI 工具直接查询资源站数据!
功能特性
- 定时监测:每 2 小时自动抓取并检测所有资源站状态
- 实时数据:HTTP 状态码、响应时间、在线/离线状态
- 静态页面:自动生成美观的暗色主题监控面板
- 历史存档:每次监测结果保存为 JSON,支持历史对比
- GitHub Pages:零成本部署,自动更新
- MCP 服务器:为 Claude/Cursor 等 AI 工具提供资源站查询能力
项目结构
ziyuanzhan/
├── .github/
│ └── workflows/
│ └── monitor.yml # GitHub Actions 定时工作流
├── docs/
│ └── index.html # 生成的监控页面(GitHub Pages 源)
├── data/
│ ├── latest.json # 最新监测数据
│ └── monitor_*.json # 历史数据存档
├── monitor.py # 核心监测脚本
├── mcp_server.py # MCP 服务器
├── mcp.json # MCP 配置示例
├── requirements.txt # Python 依赖
└── README.md # 项目说明
快速开始
1. Fork 本项目
点击右上角 Fork 按钮,将本项目复制到你的 GitHub 账号下。
2. 启用 GitHub Pages
- 进入你 Fork 后的仓库
- 点击 Settings → Pages
- Source 选择 Deploy from a branch
- Branch 选择
main,文件夹选择/docs - 点击 Save
等待几分钟后,你的监控页面将发布在:
https://你的用户名.github.io/ziyuanzhan/
3. 启用 GitHub Actions
- 进入仓库的 Actions 标签页
- 点击 I understand my workflows, go ahead and enable them
- 工作流将自动按照 cron 计划每 2 小时运行一次
4. 手动触发(可选)
进入 Actions → Monitor ziyuanzu.com Resources → Run workflow,可以立即手动运行一次监测。
MCP 服务器使用
安装依赖
pip install -r requirements.txt
配置到 Claude Desktop
- 打开 Claude Desktop 配置文件:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude/claude_desktop_config.json
- macOS:
- 添加以下配置(替换为实际路径):
{
"mcpServers": {
"ziyuanzhan-monitor": {
"command": "python3",
"args": [
"/path/to/ziyuanzhan/mcp_server.py"
]
}
}
}
- 重启 Claude Desktop
可用工具
get_all_resources- 获取所有资源站列表及状态get_online_resources- 获取在线资源站get_offline_resources- 获取离线资源站及原因get_statistics- 获取整体统计数据search_resource- 按关键词搜索资源站get_fastest_resources- 获取响应最快的资源站
使用示例
在 Claude 中可以这样提问:
- "帮我看看当前有哪些资源站在线"
- "搜索一下包含'蓝光'的资源站"
- "给我看看整体统计数据"
- "响应最快的5个资源站是哪些?"
本地运行
# 克隆仓库
git clone https://github.com/aidizhi/ziyuanzhan.git
cd ziyuanzhan
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行监测脚本
python monitor.py
# 启动 MCP 服务器
python mcp_server.py
# 查看生成的页面
open docs/index.html
自定义配置
修改监测频率
编辑 .github/workflows/monitor.yml 中的 cron 表达式:
schedule:
- cron: '0 */2 * * *' # 每2小时(默认)
- cron: '0 */6 * * *' # 每6小时
- cron: '0 0 * * *' # 每天0点
修改超时时间
编辑 monitor.py 中的 TIMEOUT 变量:
TIMEOUT = 15 # 秒
数据来源
- 资源站列表:ziyuanzu.com
- 监测方式:HTTP 请求检测可用性
免责声明
本项目为第三方开源监测工具,与 ziyuanzu.com 官方无关。仅供学习和技术交流使用。
License
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
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通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
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graphlit-mcp-server
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Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。