ルールに基づいて未視聴・未リクエストのメディアを収集し、猶予期間後に削除する、Plex、Jellyfin、Emby向けのライブラリ管理ツールです。
giuseppe99barchetta/SuggestArr
Jellyfin、Plex、Embyで最近視聴された作品をもとに、映画・テレビ番組・アニメをSeerへ自動でリクエストします。
- スター
- 1,377
- フォーク
- 45
- 未解決の Issue
- 8
- 最終コミット
- 10 時間前
これは何?
SuggestArrは、セルフホスト型メディアサーバー向けのメディア自動化ツールです。Jellyfin、Plex、Embyから最近視聴された作品を読み取り、似た映画・テレビ番組・アニメを探して、ダウンロードリクエストとしてSeerに送信します。おすすめの取得元はデフォルトではTMDbですが、各作品を選んだ理由も短く提示できるOpenAI互換LLMも利用できます。
自動提案に加えて、ユーザーごとのTrakt視聴履歴、視聴履歴のCSVインポート、MDBListやTraktの公開リストのインポートに対応しています。AI Searchを使えば、自然な言葉で見たい作品を伝えることもできます。リクエストの管理機能として、Seerへの送信前の承認、リクエストが保留中のジョブの一時停止、古いリクエストの自動却下を利用できます。お気に入りに登録されていない古いリクエストを削除するクリーンアップジョブもあり、デフォルトではドライランで実行されます。
スケジュール設定、ユーザー管理、リアルタイムログ、接続テストはWebインターフェースから行えます。データの保存先にはSQLite、PostgreSQL、MySQLを利用でき、Swagger UI付きの公開REST APIも提供します。Dockerイメージとして配布されています。
主な機能
- 01Jellyfin、Plex、Embyの視聴履歴をおすすめの基準として利用します。
- 02TMDbまたは理由を提示できるOpenAI互換LLMを使って、似た作品を探します。
- 03自然な言葉でリクエストできるAI Searchに対応しています。
- 04MDBListまたはTraktの公開リストをスケジュールに従ってインポートします。
- 05承認制、ジョブの一時停止、古いリクエストの自動却下を利用できます。
- 06お住まいの国の動画配信サービスで視聴できる作品を除外します。
ユースケース
- 視聴者がすでに気に入っている作品に似た番組を、家庭内のJellyfinやPlexライブラリに揃える。
- 1台のメディアサーバーを使う複数のユーザーに、それぞれに合ったおすすめを提供する。
- プライベートな環境で、ローカルのOllamaモデルを使っておすすめを生成する。
- 友人のTraktまたはMDBListの公開リストをSeerのリクエストにインポートする。
クイックスタート
- 1
SuggestArr サービスを含む docker-compose.yml を作成します
- 2
Docker Compose で SuggestArr を起動します
docker compose up -d - 3
ブラウザーで http://localhost:5000 を開き、セットアップウィザードに従います
使う前に知っておきたいこと
- TMDb API キーと、稼働中の Jellyfin、Plex、または Emby サーバー、および Seer のインスタンスが必要です。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- SuggestArr とは?
- Jellyfin、Plex、Embyで最近視聴された作品をもとに、映画・テレビ番組・アニメをSeerへ自動でリクエストします。 SuggestArrは、セルフホスト型メディアサーバー向けのメディア自動化ツールです。Jellyfin、Plex、Embyから最近視聴された作品を読み取り、似た映画・テレビ番組・アニメを探して、ダウンロードリクエストとしてSeerに送信します。おすすめの取得元はデフォルトではTMDbですが、各作品を選んだ理由も短く提示できるOpenAI互換LLMも利用できます。
- SuggestArr は無料で使えますか?ライセンスは?
- SuggestArr は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- SuggestArr は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。SuggestArr の最終コミットは 2026年11月7日 です。
- SuggestArr は何に使えますか?
- 視聴者がすでに気に入っている作品に似た番組を、家庭内のJellyfinやPlexライブラリに揃える。 1台のメディアサーバーを使う複数のユーザーに、それぞれに合ったおすすめを提供する。 プライベートな環境で、ローカルのOllamaモデルを使っておすすめを生成する。 友人のTraktまたはMDBListの公開リストをSeerのリクエストにインポートする。
- SuggestArr のインストール方法は?
- SuggestArr サービスを含む docker-compose.yml を作成します Docker Compose で SuggestArr を起動します: docker compose up -d ブラウザーで http://localhost:5000 を開き、セットアップウィザードに従います
- SuggestArr はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/giuseppe99barchetta/SuggestArr
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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