MCP Radarr, Sonarr, Plex : piloter sa médiathèque avec l’IA

Ma stack multimédia repose sur plusieurs services : Radarr, Sonarr, Plex, Seerr et un client de téléchargement. Chacun a son interface, ses réglages et sa logique. J’ai installé arr-mcp, un serveur MCP qui les réunit derrière un seul point d’entrée, pour les interroger avec une IA. Voici ce qu’il permet, comment l’installer avec Docker et comment le brancher à votre Claude ou Chat GPT.

Un seul serveur MCP pour toute la stack multimédia : Radarr, Sonarr, Plex, etc

arr-mcp est un projet open-source qui expose vos conteneurs multimédia à une IA via le protocole MCP (Model Context Protocol), un standard ouvert développé par Anthropic. Concrètement, l’assistant peut lire des données et exécuter des actions dans vos services, sans que vous ouvriez leurs interfaces.

Là où la plupart des projets proposent un serveur MCP par service, celui-ci en couvre plusieurs d’un coup : Radarr, Sonarr, Prowlarr, Bazarr, Plex, Jellyfin, Seerr, SABnzbd et Transmission.

Souvent, les vraies questions se situent entre plusieurs services et arr-mcp croise leurs API pour y répondre. Plus de trente outils sont disponibles, mais vous ne les appelez jamais à la main : c’est votre IA choisit le bon selon ce que vous demandez.

Ce qu’on peut lui demander

Voici des exemples tirés de la documentation du projet, pour se faire une idée :

• Comprendre un blocage : « Pourquoi le film que j’ai demandé mardi n’apparaît pas dans ma médiathèque ? » L’outil de diagnostic remonte toute la chaîne (demandé, monitoré, téléchargé, importé, scanné) et désigne la première cause.
• Surveiller : ce qui télécharge en ce moment, ce qui est bloqué, les indexeurs en échec, l’espace disque restant.
• Ajouter : un film ou une série dans Radarr et Sonarr, ou une demande passée par Seerr comme le ferait un membre de la famille.
• Choisir la bonne version : comparer les releases trouvées par les indexeurs, puis lancer celle que vous voulez (le remux 1080p plutôt que l’autre).
• Découvrir : « Trouve-moi un film bien noté de 2007 que je n’ai pas déjà. »
• Faire le ménage : nettoyer la file d’attente, supprimer des fichiers, mettre les téléchargements en pause pendant une heure.

Par défaut, les écritures sont désactivées par défaut, service par service. Quand vous les activez, chaque action est d’abord présentée en aperçu, puis n’est appliquée qu’après votre confirmation. Tout est enregistré dans un journal d’audit, que l’action ait été appliquée ou refusée.

Installation via Docker

L’installation se fait avec un simple conteneur Docker. Voici le compose fourni par le projet (pensez à adapter le fuseau horaire, Europe/Paris en France) :

services:
  arr-mcp:
    image: ghcr.io/bardesss/arr-mcp:latest
    container_name: arr-mcp
    ports:
      - 6060:6060
    volumes:
      - ./config:/config
    environment:
      - PUID=1000
      - PGID=1000
      - TZ=Europe/Paris
    restart: unless-stopped

Une fois le conteneur lancé, la configuration se fait entièrement depuis le navigateur, sans toucher à un fichier YAML :

1. Ouvrez http://IP-DU-SERVEUR:6060.
2. Créez votre compte. À faire avant d’exposer le port : tant que ce n’est pas fait, le premier qui arrive sur la page prend la main sur une instance qui contiendra toutes vos clés API.
3. Cliquez sur « Add a service », collez l’URL et la clé API de chaque service, puis enregistrez. C’est appliqué immédiatement, sans redémarrage. Ne configurez que ce que vous utilisez.

Le dashboard teste chaque service en direct et affiche son état, sa latence et sa version.

Connecter son assistant IA : Claude, Chat GPT, Gemini

Deux approches sont possibles : OAuth pour les clients qui le gèrent (les détails sont dans la documentation GitHub), ou le token passé directement dans l’URL. C’est cette seconde méthode que j’utilise avec Claude.

Certains clients, dont Claude, ne permettent de saisir qu’une URL, sans en-têtes personnalisés. Il faut alors cocher l’option « Accept the token in the URL » dans les réglages « MCP endpoint » de la configuration. L’adresse à renseigner ressemble à ceci :

https://mcp.votredomaine.fr/mcp?token=VOTRE_TOKEN

Pour que cette URL soit joignable depuis votre assistant, il faut exposer le service. Peu importe la solution, tout reverse proxy fait l’affaire. De mon côté, je passe par Nginx Proxy Manager, avec un certificat SSL.

Il ne reste plus qu’à ajouter un connecteur personnalisé dans les paramètres de Claude, section Connecteurs, en collant l’URL. Le principe est le même pour n’importe quel client MCP qui accepte une adresse distante.

Côté Claude, vous gardez aussi la main outil par outil : autoriser sans demander, demander mon accord avant, ou bloquer.

En bref

Si vous avez déjà une stack Radarr, Sonarr ou autres application qui termine en arr, ce MCP est un ajout simple qui évite de jongler entre les interfaces dès qu’un téléchargement coince. N’hésitez pas à me partager vos retours et astuces !