SuggestArr
根據您在 Jellyfin、Plex 或 Emby 上最近觀看的內容，輕鬆向 Jellyseer/Overseer 推薦電影、電視節目和動漫——讓 SuggestArr 自動處理一切，為您的媒體庫持續注入新鮮刺激的內容！
SuggestArr 是什麼？
根據您在 Jellyfin、Plex 或 Emby 上最近觀看的內容，輕鬆向 Jellyseer/Overseer 推薦電影、電視節目和動漫——讓 SuggestArr 自動處理一切，為您的媒體庫持續注入新鮮刺激的內容！
SuggestArr 概覽
這是什麼
SuggestArr 是一個開放原始碼工具，能根據使用者在 Jellyfin、Plex 或 Emby 等媒體伺服器上的活動，自動產生媒體內容推薦並發送下載請求。它會擷取最近觀看過的內容，透過 TMDb API 搜尋相似作品，然後自動向 Seer（Jellyseer/Overseer）發送下載請求。本專案以 Python 撰寫，可透過 Docker 或直接執行。
主要功能
- 支援 Jellyfin、Plex 和 Emby 媒體伺服器，用於擷取媒體內容。
- 整合 TMDb 以搜尋相似的電影和電視節目。
- AI 驅動的推薦功能（測試版），可使用任何相容 OpenAI 的 LLM（OpenAI、Ollama、Gemini、LiteLLM 等），根據觀看歷史產生個人化建議。
- AI 搜尋（測試版）：以自然語言描述你想看的內容，讓 AI 找出相符的作品。
- Trakt 觀看歷史整合：每位使用者可連結自己的 Trakt 帳號，將近期觀看記錄作為推薦種子，並跳過已觀看內容。
- 自動向 Seer 發送請求，每個任務可設定核准方式（一律核准、一律自動發送，或繼承全域設定）。
- 網頁介面，提供設定、即時日誌、排程管理及使用者選擇功能。
- 內容過濾，可排除已在當地串流平台上架的內容。
- 支援外部資料庫（PostgreSQL、MySQL）以及 SQLite。
使用情境
SuggestArr 適合執行媒體伺服器（Jellyfin、Plex 或 Emby）並使用 Seer（Jellyseer/Overseer）管理內容請求的使用者。它能根據使用者近期觀看的內容自動尋找並請求新內容，無需手動操作即可保持媒體庫更新。管理員也可藉此控制請求流程、核准或拒絕建議，並管理每位使用者的請求可見性。
快速開始
請參閱儲存庫的 README 以取得詳細安裝說明。本專案可使用 Docker Compose 執行，README 中提供了範例設定檔。映像檔可從 GitHub Container Registry 取得：ghcr.io/giuseppe99barchetta/suggestarr:latest。
授權與價格
本專案採用 MIT 授權，為開放原始碼軟體。未提及任何價格資訊。
內容整理自該專案公開的 README 與儲存庫資訊。
