giuseppe99barchetta/SuggestArr

🚀 SuggestArr – AI 驱动的媒体推荐与请求自动化

SuggestArr 是一个开源服务，它监控你的家庭在 Jellyfin、Plex 或 Emby 上播放的内容，然后自动推荐类似标题并向 Seer（媒体请求管理器）发送下载请求。它可以从 TMDb 或任何兼容 OpenAI 的大语言模型中获取推荐，让你获得带有简短理由的 AI 生成建议。

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核心功能

功能	说明
观看历史来源	从 Jellyfin、Plex、Emby 读取最近播放记录；可选的按用户 Trakt 同步；也可以导入 CSV 或手动 TMDb 列表。
推荐引擎	使用 TMDb 的相似性 API 或 任何兼容 OpenAI 的 LLM（OpenAI、Ollama、OpenRouter、LiteLLM 等）生成标题列表，并附带简短的自然语言理由。
AI 搜索	输入自由形式的描述，SuggestArr 查询 LLM 并一键返回匹配的标题。
公共列表导入	按计划或按需从 MDBList 或 Trakt 拉取列表。
请求工作流	将选定的标题发送到 Seer；可以要求手动批准，在 Seer 有挂起请求时暂停，或自动拒绝过时请求。
清理自动化	定期删除从未被收藏的 SuggestArr 生成的请求（默认试运行）。
过滤器	跳过你所在国家/地区流媒体服务上已有的内容，尊重质量限制，并应用按用户过滤器。
Web UI	设置向导、调度、用户管理、实时日志和连接测试——均可通过浏览器访问。
回顾与里程碑	生成可分享的已建议/已添加内容摘要。
数据库后端	开箱即用的 SQLite；可选 PostgreSQL 或 MySQL 用于大型安装。
公共 REST API	稳定的 /api/v1 端点，带 Swagger UI，用于外部集成。

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技术栈与要求

• Docker（推荐）或纯 Python 3 环境。
• TMDb API 密钥（免费注册）。
• 支持的媒体服务器之一（Jellyfin / Plex / Emby）。
• Seer（请求处理服务）——该工具只创建请求，不自行下载媒体。
• 可选：PostgreSQL/MySQL、兼容 OpenAI 的 LLM 端点、Trakt 应用凭据。

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快速开始（Docker Compose）

services:
  suggestarr:
    image: ciuse99/suggestarr:latest   # 也可用 ghcr.io/giuseppe99barchetta/suggestarr
    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

然后打开 http://localhost:5000 并按照基于 Web 的设置向导操作。

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扩展与集成

• API – 所有外部工具都可以调用稳定的 /api/v1 端点；Swagger UI 可在 /docs 获取。
• LLM 插件 – 设置 OPENAI_API_BASE（或等效）环境变量指向任何兼容模型；SuggestArr 将使用它进行 AI 驱动的推荐和搜索。
• 数据库迁移 – 通过更新配置文件中的连接字符串从 SQLite 切换到 PostgreSQL/MySQL；架构自动管理。

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社区与支持

• Discord：https://discord.com/invite/JXwFd3PnXY
• 捐赠：Ko-fi 和 Buy-Me-a-Coffee 链接用于可选支持。
• 贡献：欢迎提交问题和拉取请求；仓库包含详细的安装、功能和 API 指南。

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许可证

MIT – 免费使用、修改和再分发。

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底线：SuggestArr 将你现有的媒体服务器、TMDb（或任何 LLM）和 Seer 连接起来，将被动观看历史转化为主动的、AI 增强的观看建议和自动化请求处理，全部可通过简洁的 Web UI 或公共 REST API 控制。