Парсер для Lampa в 2026: настройка Jackett и Prowlarr

Парсер для Lampa — это отдельный сервер, который получает от Lampa название фильма, опрашивает торрент-трекеры и возвращает готовый список раздач. Сама Lampa трекеры не опрашивает. В настройках поддерживаются три типа парсера: Jackett, Prowlarr и TorrServer (встроенный поиск TorrServer). Ниже разобрана самая распространенная связка — Jackett для Lampa, а также ошибка «Парсер не отвечает на запрос», с которой сталкиваются чаще всего.

Найденная раздача затем передается в TorrServer, который скачивает торрент и отдает видео плееру. Если раздачи находятся, но не запускаются, проблема уже не в парсере — смотрите инструкцию на случай, когда TorrServer не отвечает.

Как работает парсер в связке с Lampa

Пользователь открывает карточку фильма и нажимает «Торренты». Lampa отправляет Jackett запрос к JSON API /api/v2.0/indexers/all/results (или status:healthy вместо all, если в настройках выбрано «Только доступные»). В запросе передаются строка поиска, оригинальное название, год и категория: 2000 для фильмов, 5000 для сериалов. Jackett опрашивает подключенные трекеры и возвращает список раздач в поле Results. Выбранная раздача передается в TorrServer.

Если нужен просмотр без торрентов, посмотрите настройку онлайн-балансеров для Lampa: там видеопоток идет напрямую с CDN источника.

Собственный сервер Jackett

Публичные парсеры — сторонние сервисы, и их доступность от вас не зависит. Надежнее развернуть свой Jackett на домашнем компьютере, NAS или роутере с поддержкой Docker. В связку часто добавляют FlareSolverr — прокси, который помогает Jackett проходить проверку Cloudflare на некоторых трекерах (капчи он не решает).

Запуск Jackett и FlareSolverr через Docker Compose

Создайте файл docker-compose.yml в рабочей директории сервера:

services:
  jackett:
    image: lscr.io/linuxserver/jackett:latest
    container_name: jackett-lampa
    environment:
      - PUID=1000
      - PGID=1000
      - TZ=Europe/Moscow
      - AUTO_UPDATE=true
    volumes:
      - ./jackett-config:/config
      - ./downloads:/downloads
    ports:
      - "9117:9117"
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - flaresolverr

  flaresolverr:
    image: ghcr.io/flaresolverr/flaresolverr:latest
    container_name: flaresolverr-lampa
    environment:
      - LOG_LEVEL=info
      - CAPTCHA_SOLVER=none
      - TZ=Europe/Moscow
    ports:
      - "8191:8191"
    restart: unless-stopped

Запустите контейнеры:

docker compose up -d

Откройте в браузере http://192.168.1.100:9117 (подставьте IP своего сервера), скопируйте значение поля API Key в правом верхнем углу страницы и добавьте трекеры кнопкой Add indexer. Чтобы Jackett использовал FlareSolverr, укажите в его настройках (поле FlareSolverr API URL) адрес http://flaresolverr:8191.

Индексеры: меньше, но рабочие

Каждый включенный индексер увеличивает время ответа, потому что Jackett ждет все трекеры. Подключайте только те, к которым у вас есть доступ, и проверяйте каждый кнопкой тестирования в панели Jackett:

Индексер, который не проходит тест в Jackett, не заработает и в Lampa — отключите его, чтобы он не тормозил поиск.

Подключение парсера в Lampa по шагам

1. Откройте «Настройки» в боковом меню Lampa.
2. Перейдите в раздел Парсер.
3. Включите Использовать парсер.
4. В пункте Тип парсера для торрентов выберите Jackett (доступны также Prowlarr и TorrServer).
5. В блоке «Основную» в поле Ссылка укажите адрес сервера с протоколом и портом: http://192.168.1.100:9117. При желании задайте вторую ссылку в блоке «Дополнительную» и выберите в пункте Использовать ссылку основную, дополнительную или обе.
6. В поле Api-ключ введите ключ из панели Jackett.
7. В пункте Опрашивать трекеры выберите «Только доступные», чтобы Lampa не ждала нерабочие индексеры.
8. В блоке «Еще» пункт Таймаут парсера по умолчанию равен 15 секундам. Если трекеры отвечают медленно, выберите 30, 60, 90 или 120.

Для Prowlarr порядок тот же: ссылка на сервер Prowlarr и ключ из его настроек (вкладка настроек, категория «Основное»). Для типа TorrServer отдельная ссылка не нужна — Lampa использует адрес из раздела «TorrServer», а в пункте «Тип поиска» можно выбрать Rutor, Torznab или оба источника. Подключение самого TorrServer описано в руководстве по настройке TorrServer Matrix в Lampa.

Парсер не отвечает на запрос: причины и решение

Если Lampa не получила от парсера список раздач, в разделе «Торренты» появляется сообщение вида:

Ошибка подключения: Парсер не отвечает на запрос (http://192.168.1.100:9117)

В скобках Lampa показывает адрес, к которому обращалась. Это главная подсказка: сравните его с адресом, по которому Jackett открывается у вас в браузере. По исходному коду Lampa ошибка возникает в двух случаях: запрос не выполнился (нет соединения, ошибка сервера, истек таймаут) или ответ пришел, но в нем нет поля Results.

Еще одна причина касается веб-версии Lampa. Если Lampa открыта по HTTPS (в браузере, как PWA или по адресу с https://), браузер телевизора может блокировать запросы к Jackett по HTTP (Mixed Content). В Android-приложении Lampa запросы к парсеру выполняет системная часть приложения, и это ограничение на них не действует. На Smart TV с Media Station X открывайте Lampa по HTTP-адресу — так устроены плитки в порталах MSX (см. настройку Media Station X для Lampa).

Похожие сообщения означают другое:

• «Укажите ссылку для парсинга: Jackett» — поле «Ссылка» пустое.
• «По вашему запросу ничего не найдено.» — парсер ответил, но раздач нет: проверьте индексеры в Jackett и язык запроса в пункте «Поиск».
• «Время ожидания истекло» после выбора раздачи — это уже не парсер: TorrServer не получил список файлов торрента.

Если кнопка «Торренты» вообще исчезла из карточки фильма, начните с инструкции пропала кнопка «Торренты» в Lampa.

Проверка парсера тем же запросом, что отправляет Lampa

С компьютера или смартфона в той же сети выполните:

curl "http://192.168.1.100:9117/api/v2.0/indexers/all/results?apikey=ВАШ_КЛЮЧ&Query=test"

• Пришел JSON со списком Results — порт открыт, ключ верный, сервис работает. Ищите причину в адресе внутри Lampa или в HTTPS.
• Запрос завершился ошибкой авторизации или вернул JSON без Results — проверьте ключ.
• Запрос зависает или соединение отклонено — проверьте, запущен ли Jackett и разрешен ли входящий трафик на TCP-порт 9117. Если на самом сервере curl http://127.0.0.1:9117 отвечает, а с другого устройства нет, причина в брандмауэре или в том, что порт контейнера не опубликован.
• Запрос отвечает дольше 15 секунд — увеличьте «Таймаут парсера» в Lampa или уберите медленные индексеры.

Если трекер не проходит тест в Jackett, проверьте, разрешает ли сервер его доменное имя: nslookup rutor.info. Ошибка разрешения имени на сервере с Jackett — частая причина пустых результатов у отдельного индексера.

Сортировка раздач в Lampa

После подключения в карточке фильма или сериала доступна кнопка Торренты. В списке раздач пригодятся встроенные фильтры:

• Сортировка «По раздающим»: поднимает наверх раздачи с большим числом сидов — они обычно запускаются быстрее.
• Фильтры по качеству, переводу, трекеру, году и сезону: сокращают список до подходящих релизов.
• Кодеки: выбирайте раздачи с теми кодеками (HEVC, AV1) и форматами HDR, которые поддерживает ваш телевизор или приставка.

Подбор кэша для тяжелых релизов описан в руководстве по TorrServer на Android TV.

Чек-лист проверки парсера

• Сервер Jackett запущен и доступен по порту 9117 с другого устройства в сети.
• В панели Jackett добавлены трекеры, которые проходят тест в самой панели.
• Ссылка в Lampa начинается с http:// и содержит порт.
• «Api-ключ» в Lampa полностью совпадает с ключом в панели Jackett.
• «Таймаут парсера» соответствует скорости ваших трекеров (по умолчанию 15 секунд).
• Плагины для просмотра выбраны из каталога проверенных плагинов для Lampa.

Источники

• Пункты меню «Парсер», тексты ошибок и значения таймаута: lampa-source, src/lang/ru.js, src/templates/settings/parser.js, src/interaction/settings/params.js.
• Формирование запроса к Jackett, Prowlarr и TorrServer и условия ошибки: src/core/api/sources/parser.js.
• Jackett: github.com/Jackett/Jackett; FlareSolverr: github.com/FlareSolverr/FlareSolverr.