【免费下载】 开源项目:Jellyfin-Plugin-MetaShark 下载与安装指南
1. 项目介绍
Jellyfin-Plugin-MetaShark 是一个专为 Jellyfin 设计的电影元数据插件。它通过整合豆瓣和 The Movie Database (TMDB) 的力量,为您的电影资料库提供详尽的元数据信息。特别是在处理中文电影信息时展现优势,同时支持动漫的特定命名格式。安装此插件后,您将能够自动丰富您的电影和电视剧集信息,使浏览体验更加丰富。
2. 项目下载位置
项目托管于 GitHub,您可以直接通过以下链接访问:
点击上述链接或直接访问 https://github.com/cxfksword/jellyfin-plugin-metashark,然后点击右侧绿色的 "Code" 按钮选择“Download ZIP”以下载源代码包,或者通过Git命令行克隆仓库至本地。
git clone https://github.com/cxfksword/jellyfin-plugin-metashark.git
3. 项目安装环境配置
系统要求
确保您的系统已安装 .NET Core SDK 8.0 或更高版本。对于不同的操作系统,请访问 .NET Core SDK 下载适合您系统的版本。
图片示例 (由于Markdown限制,无法直接插入,但操作步骤如下所示)
- 访问 .NET Core SDK 页面。
- 根据您的操作系统选择对应的安装包。
- 下载并运行安装程序,按照向导完成安装。
注意: 在成功安装.NET Core SDK后,您应该能够在命令行工具中执行 dotnet --version 来验证安装。
4. 项目安装方式
构建插件
-
打开终端或命令提示符,切换到下载的项目根目录。
-
首先,恢复所需的依赖项:
dotnet restore -
然后,发布插件:
dotnet publish --configuration Release
这会在 /bin/Release/net8.0/ 目录下生成可用于Jellyfin的插件文件。
在Jellyfin中安装插件
-
将生成的
.dll文件复制到Jellyfin的插件目录,通常路径类似于%APPDATA%\Jellyfin\Plugins(Windows)或~/.config/Jellyfin/plugins(Linux/macOS)。 -
启动或重启Jellyfin服务。
-
登陆Jellyfin管理界面,进入“设置”->“插件”,您应该能看到MetaShark插件已可用。确保它处于激活状态,并在元数据提供者中设置为首选项。
5. 项目处理脚本示例
虽然该插件安装不需要手动脚本处理,但在更新或自定义行为时,您可能需要与之交互。一个简化的“非正式”流程脚本示例如下:
#!/bin/bash
# 设置环境变量
PLUGIN_DIR="/path/to/jellyfin/plugins"
DOTNET_PATH="wherever/dotnet/is/pathed"
# 确保.NET环境准备就绪
if ! [ -x "$DOTNET_PATH" ]; then
echo "Error: .NET runtime not found or path incorrect."
exit 1
fi
# 清理旧插件
rm -f "$PLUGIN_DIR/Jellyfin.Plugin.MetaShark.dll"
# 构建并复制插件
pushd "jellyfin-plugin-metashark"
$DOTNET_PATH restore
$DOTNET_PATH publish --configuration Release
cp bin/Release/net8.0/*.dll "$PLUGIN_DIR"
popd
echo "Plugin updated successfully."
# 请手动重启Jellyfin服务
echo "Remember to restart Jellyfin for the changes to take effect."
请注意,实际部署环境中应根据具体情况调整脚本路径和细节。完成以上步骤后,您的Jellyfin服务器便装备了MetaShark插件,为您自动化地提供丰富的电影元数据了。
kernelopenEuler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。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00