mcp-server-airbnb 是一款 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供访问和利用 Airbnb 数据的能力，从而实现旅行规划、市场分析和个性化推荐等任务。它提供 airbnb_search 和 airbnb_listing_details 两个核心工具，分别用于搜索 Airbnb 房源和获取特定房源的详细信息。该服务器无需 API 密钥，通过解析 HTML 并返回结构化的 JSON 数据，简化了数据获取流程。

该解决方案尊重 Airbnb 的 robots.txt 规则，确保合规的数据抓取。通过扁平化和筛选数据，它还能有效减少上下文加载，提升 AI 模型的处理效率。开发者可以通过简单的配置，将其集成到 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端中，从而快速构建基于 Airbnb 数据的 AI 应用。mcp-server-airbnb 降低了 AI 模型访问 Airbnb 数据的门槛，为开发者提供了强大的数据支持。

Airbnb房源搜索

mcp-server-airbnb的核心功能之一是能够根据用户指定的地理位置和其他参数搜索Airbnb上的房源。该功能通过airbnb_search工具实现，允许用户提供诸如地点（location）、入住和退房日期（checkin/checkout）、成人、儿童和婴儿数量（adults/children/infants）等信息来缩小搜索范围。此外，还可以设置价格范围（minPrice/maxPrice）和使用游标（cursor）进行分页浏览。此功能的核心在于它使AI模型能够动态地从Airbnb获取最新的房源信息，从而为用户提供实时的旅行规划建议。例如，一个旅行规划AI可以利用此功能，根据用户的预算、出行人数和偏好，推荐最合适的Airbnb房源。技术上，该功能使用cheerio库解析Airbnb的HTML页面，并将结果转换为结构化的JSON格式，方便AI模型处理。

房源详情获取

此MCP服务器的另一个关键功能是能够获取特定Airbnb房源的详细信息。通过airbnb_listing_details工具，用户只需提供房源的ID，即可获取包括房源描述、房东信息、便利设施、价格等在内的详细数据。此功能对于需要深入了解房源信息的AI应用至关重要。例如，一个房产分析AI可以使用此功能来评估特定区域内Airbnb房源的投资潜力，或者一个智能家居AI可以根据房源的便利设施来定制个性化的服务。与搜索功能类似，房源详情获取也依赖于cheerio进行HTML解析，并返回结构化的JSON数据。此外，该功能还支持指定入住和退房日期以及入住人数，以便获取更精确的价格信息。

遵守Robots.txt协议

mcp-server-airbnb的一个重要特性是它严格遵守Airbnb的robots.txt协议。这意味着服务器在抓取Airbnb网站数据时，会首先检查robots.txt文件，确保只访问允许抓取的页面，从而避免对Airbnb服务器造成不必要的负担，并尊重网站的爬虫规则。对于开发者而言，这意味着在使用此MCP服务器时，无需担心因违反网站爬虫规则而导致IP被封禁或其他法律问题。例如，开发者可以放心地使用此服务器构建一个旅行规划AI，而无需担心其爬虫行为会违反Airbnb的服务条款。技术上，服务器在每次请求之前都会检查robots.txt，确保请求的URL是被允许的。当然，为了方便测试和开发，服务器也提供了忽略robots.txt的选项（通过ignoreRobotsText参数）。

数据扁平化与精简

为了减少AI模型的上下文加载负担，mcp-server-airbnb在返回数据时，会对数据进行扁平化和精简处理。这意味着服务器会提取关键信息，并将其组织成更简洁的JSON结构，从而减少数据量，提高AI模型的处理效率。例如，对于房源搜索结果，服务器可能会只返回房源的名称、价格、位置和图片链接，而忽略一些不重要的信息。这种数据处理方式对于资源有限的AI模型，或者需要快速处理大量数据的应用场景非常有用。技术上，服务器通过预定义的规则，从原始HTML数据中提取关键字段，并将其重新组织成扁平化的JSON结构。

无需API密钥

mcp-server-airbnb的一个显著优势是它无需Airbnb API密钥即可工作。这意味着开发者可以立即开始使用此MCP服务器，而无需申请和管理API密钥，从而简化了开发流程，降低了使用门槛。对于小型项目或个人开发者而言，这是一个非常吸引人的特性。例如，一个学生可以利用此服务器构建一个简单的旅行规划AI，而无需担心API密钥的问题。技术上，该服务器通过模拟浏览器行为，直接从Airbnb网站抓取数据，从而绕过了API密钥的限制。