【免费下载】 Jellyfin 豆瓣元数据插件安装与使用教程
2026-01-16 10:37:52作者:牧宁李
1. 项目介绍
Jellyfin 是一个基于 .NET Core 开发的豆瓣 (Douban) 元数据提供插件,专为 Jellyfin 媒体服务器设计。它能够帮助用户从豆瓣获取电影和电视剧的元数据,包括评分、简介、演员等信息,以丰富用户的媒体收藏资料。
该插件的一大特点是无需额外运行 Docker 容器,可以方便地集成到现有的 Jellyfin 环境中。相比其他类似插件,它提供了延迟请求功能,有助于避免因频繁访问而被豆瓣官方封禁。
2. 项目快速启动
手动安装
-
从 Release 页面 下载最新版本的插件压缩包。
-
解压缩下载的文件,将其中的
Douban文件夹放入 Jellyfin 的plugins目录:- 对于 Linux:
$HOME/local/share/jellyfin/plugins - 对于 macOS:
~/local/share/jellyfin/plugins - 对于 Docker:
/config/plugins(请检查你的 Docker 映射设置) - 对于 Windows 10(管理员模式启动):
C:\ProgramData\Jellyfin\Server\plugins
- 对于 Linux:
-
重启 Jellyfin 服务。
通过插件仓库
- 打开 Jellyfin 控制台,选择插件 → 存储库 → 添加。
- 在存储库 URL 处输入:
https://xzonn.top/JellyfinPluginDouban/manifest.json。 - 寻找并安装
Douban插件。 - 重启 Jellyfin。
3. 应用案例和最佳实践
- 元数据填充:安装插件后,当你导入新的电影或电视剧集时,Jellyfin 会自动从豆瓣抓取相关元数据,以完善你的媒体库信息。
- 定时更新:定期检查元数据更新,确保库中的内容保持最新状态。可以通过设置 Jellyfin 的定期任务来实现。
- 延时策略:如果你的使用频率较高,记得开启插件的延时请求功能,减少对豆瓣服务器的压力。
4. 典型生态项目
- Jellyfin:GitHub,是本插件的基础媒体服务器平台。
- jellyfin-plugin-bangumi:GitHub,用于获取动画的元数据。
- jellyfin-plugin-opendouban:GitHub,另一个豆瓣元数据插件,可能需要 Docker 运行环境。
完成这些步骤后,你就成功地为 Jellyfin 添加了豆瓣元数据插件,现在你可以享受更加详尽的影视信息体验。如果有任何疑问或遇到问题,可参考项目文档或者向开发者反馈。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781