如何为Jellyfin媒体服务器安装豆瓣元数据插件?超详细配置指南
Jellyfin豆瓣元数据插件是一款专为Jellyfin媒体服务器设计的豆瓣信息增强工具,能帮助用户自动获取电影、电视剧的豆瓣评分、剧情简介、演员列表等关键信息,让你的私人媒体库瞬间拥有专业级影视资料!无需复杂操作,小白也能轻松上手,彻底告别手动整理元数据的烦恼。
📌 插件核心优势
作为Jellyfin生态中备受欢迎的元数据插件,它具有三大亮点:
✅ 轻量集成:无需额外部署Docker容器,直接安装即可使用,完美适配现有Jellyfin环境
✅ 智能防封禁:内置延迟请求机制,有效降低豆瓣API访问频率,避免IP被限制
✅ 双客户端支持:同时兼容微信和安卓客户端接口,确保元数据获取稳定性
📥 两种安装方式任选
1️⃣ 手动安装(推荐新手)
- 访问插件仓库下载最新版本压缩包
- 解压后将
Douban文件夹复制到Jellyfin插件目录:- Linux系统:
$HOME/local/share/jellyfin/plugins - macOS系统:
~/local/share/jellyfin/plugins - Docker环境:
/config/plugins(需检查映射路径) - Windows系统:
C:\ProgramData\Jellyfin\Server\plugins
- Linux系统:
- 重启Jellyfin服务完成安装
2️⃣ 插件仓库安装(一键操作)
- 登录Jellyfin管理界面,依次进入 插件 → 存储库 → 添加
- 输入仓库地址并保存:
https://xzonn.top/JellyfinPluginDouban/manifest.json - 在可用插件列表中找到 Douban 并点击安装
- 重启服务使插件生效
⚙️ 关键配置步骤
安装完成后,还需简单配置才能启用全部功能:
启用豆瓣元数据提供器
进入Jellyfin控制台的 服务器 → 插件 → 已安装,找到豆瓣插件并启用。然后在媒体库设置中:
配置图片提供商
为确保能获取豆瓣高清海报和剧照,需要在 设置 → 图像 → 图片提供商 中启用豆瓣图片服务:
语言与地区设置
建议在 管理 → 仪表盘 → 设置 → 地区 中将语言设置为 中文(中国大陆),以获得最佳匹配效果:
高级选项配置(可选)
在插件设置中开启高级模式,可调整请求延迟时间和缓存策略,优化数据获取效率:
🎬 使用效果与最佳实践
成功配置后,当你扫描媒体库时,插件会自动:
- 根据文件名匹配豆瓣条目
- 拉取评分、简介、导演、演员等文本信息
- 下载高清海报、剧照和角色图片
小贴士:对于名称不规范的媒体文件,可手动在详情页通过 识别 → 搜索豆瓣 进行精准匹配哦!
🔄 常见问题解决
- 元数据获取失败:检查网络连接,尝试切换客户端接口(微信/安卓)
- 图片加载缓慢:在插件设置中增加缓存大小,建议设为50MB以上
- 评分不显示:确认媒体库语言设置为中文,且元数据优先级正确
🛠️ 技术实现参考
插件核心代码位于项目的 Jellyfin.Plugin.Douban/Providers/ 目录,主要通过实现Jellyfin的IMetadataProvider接口完成数据对接。如果你对开发感兴趣,可以查看:
- 电影元数据处理:MovieProvider.cs
- 图片获取逻辑:ImageProvider.cs
🎯 总结
通过这款豆瓣元数据插件,你只需简单几步就能让Jellyfin媒体库拥有媲美专业影视平台的信息展示效果。无论是收集经典老片还是追新剧,都能轻松获取权威的豆瓣评分和详细资料,让观影体验更上一层楼!
如果觉得插件好用,别忘了去项目仓库点个⭐哦!有任何问题欢迎在Issues区反馈,开发者会定期维护更新~
注:本插件仅用于个人媒体库管理,请勿用于商业用途
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00



