giuseppe99barchetta/SuggestArr

Effortlessly request recommended movies, TV shows and anime to Jellyseer/Overseer based on your recently watched content on Jellyfin, Plex or Emby—let SuggestArr handle it all automatically, keeping your library fresh with new and exciting content!

🚀 SuggestArr – AI 기반 미디어 추천 및 요청 자동화

SuggestArr는 가정에서 Jellyfin, Plex 또는 Emby에서 스트리밍하는 내용을 감시한 다음 유사한 타이틀을 자동으로 제안하고 Seer(미디어 요청 관리자)에 다운로드 요청을 보내는 오픈 소스 서비스입니다. TMDb 또는 OpenAI 호환 대규모 언어 모델에서 추천을 가져올 수 있어 짧은 이유와 함께 AI 생성 제안을 받을 수 있습니다.

핵심 기능

기능	설명
시청 기록 소스	Jellyfin, Plex, Emby에서 최근 재생 기록을 읽습니다. 선택적 사용자별 Trakt 동기화. CSV 또는 수동 TMDb 목록 가져오기도 가능합니다.
추천 엔진	TMDb의 유사성 API 또는 OpenAI 호환 LLM(OpenAI, Ollama, OpenRouter, LiteLLM 등)을 사용하여 짧은 자연어 이유와 함께 타이틀 목록을 생성합니다.
AI 검색	보고 싶은 내용을 자유 형식으로 입력하면 SuggestArr가 LLM에 쿼리하고 한 번의 클릭으로 일치하는 타이틀을 반환합니다.
공개 목록 가져오기	MDBList 또는 Trakt에서 예약 또는 요청 시 목록을 가져옵니다.
요청 워크플로	선택한 타이틀을 Seer로 보냅니다. 수동 승인을 요구하거나, Seer에 보류 중인 요청이 있으면 일시 중지하거나, 오래된 요청을 자동으로 거부할 수 있습니다.
정리 자동화	즐겨찾기에 추가되지 않은 SuggestArr 생성 요청을 주기적으로 제거합니다(기본적으로 드라이런).
필터	해당 국가의 스트리밍 서비스에서 이미 사용 가능한 콘텐츠를 건너뛰고, 품질 제한을 존중하며, 사용자별 필터를 적용합니다.
웹 UI	설정 마법사, 일정 관리, 사용자 관리, 실시간 로그 및 연결 테스트—모두 브라우저에서 접근 가능합니다.
요약 및 이정표	제안/추가된 내용의 공유 가능한 요약을 생성합니다.
데이터베이스 백엔드	기본 제공 SQLite. 대규모 설치를 위한 선택적 PostgreSQL 또는 MySQL.
공개 REST API	외부 통합을 위한 Swagger UI가 포함된 안정적인 `/api/v1` 엔드포인트.

기술 스택 및 요구 사항

Docker(권장) 또는 일반 Python 3 환경.
TMDb API 키(무료 등록).
지원되는 미디어 서버 중 하나(Jellyfin / Plex / Emby).
Seer(요청 처리 서비스)—이 도구는 요청만 생성하며 미디어 자체를 다운로드하지 않습니다.
선택 사항: PostgreSQL/MySQL, OpenAI 호환 LLM 엔드포인트, Trakt 앱 자격 증명.

빠른 시작(Docker Compose)

services:
  suggestarr:
    image: ciuse99/suggestarr:latest   # ghcr.io/giuseppe99barchetta/suggestarr로도 사용 가능
    container_name: SuggestArr
    restart: always
    ports:
      - "${SUGGESTARR_PORT:-5000}:${SUGGESTARR_PORT:-5000}"
    volumes:
      - ./config_files:/app/config/config_files
    environment:
      - LOG_LEVEL=${LOG_LEVEL:-info}
      - SUGGESTARR_PORT=${SUGGESTARR_PORT:-5000}

docker compose up -d

그런 다음 http://localhost:5000을 열고 웹 기반 설정 마법사를 따르세요.

확장 및 통합

API – 모든 외부 도구는 안정적인 /api/v1 엔드포인트를 호출할 수 있습니다. Swagger UI는 /docs에서 사용할 수 있습니다.
LLM 플러그인 – OPENAI_API_BASE(또는 이에 상응하는) 환경 변수를 호환 가능한 모델을 가리키도록 설정하세요. SuggestArr는 AI 기반 추천 및 검색에 이를 사용합니다.
데이터베이스 마이그레이션 – 구성 파일의 연결 문자열을 업데이트하여 SQLite에서 PostgreSQL/MySQL로 전환하세요. 스키마는 자동으로 관리됩니다.

커뮤니티 및 지원

Discord: https://discord.com/invite/JXwFd3PnXY
기부: Ko-fi 및 Buy-Me-a-Coffee 링크(선택적 지원).
기여: 이슈 및 풀 리퀘스트를 환영합니다. 저장소에는 자세한 설치, 기능 및 API 가이드가 포함되어 있습니다.

라이선스

MIT – 자유롭게 사용, 수정, 재배포할 수 있습니다.

결론: SuggestArr는 기존 미디어 서버, TMDb(또는 모든 LLM) 및 Seer를 연결하여 수동적인 시청 기록을 능동적인 AI 강화 시청 제안과 자동화된 요청 처리로 전환합니다. 모든 것을 깔끔한 웹 UI 또는 공개 REST API로 제어할 수 있습니다.