خادم ShaderToy MCP

خادم ShaderToy MCP

اربط مساعدك الذكي بـ ShaderToy لإنشاء واستكشاف ومشاركة مظللات GLSL باستخدام خادم ShaderToy MCP من FlowHunt.

ماذا يفعل خادم “ShaderToy” MCP؟

ShaderToy-MCP هو خادم MCP (بروتوكول Model Context) صُمم لربط المساعدين الذكيين بـ ShaderToy، وهو موقع شهير لإنشاء وتشغيل ومشاركة مظللات GLSL. من خلال ربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل Claude بـ ShaderToy عبر MCP، يتيح هذا الخادم للذكاء الاصطناعي الاستعلام وقراءة صفحات ShaderToy كاملة، مما يمكّنه من توليد وتحسين مظللات معقدة تتجاوز إمكانياته الفردية. يعزز هذا التكامل سير عمل تطوير المظللات للفنانين ومطوري الذكاء الاصطناعي من خلال توفير وصول سلس لمحتوى ShaderToy، مما يسهل إنشاء مظللات أكثر تطوراً واستكشافها ومشاركتها.

قائمة الأوامر

لا توجد معلومات حول قوالب الأوامر في المستودع.

قائمة الموارد

لم يتم العثور على تعريفات موارد صريحة في الملفات أو التوثيق المتوفر.

قائمة الأدوات

لا توجد قائمة أدوات صريحة أو ملف server.py في المستودع يحتوي على تفاصيل أدوات MCP.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • توليد المظللات: يمكّن المساعدين الذكيين من توليد مظللات GLSL معقدة عبر الاستعلام من مستودع ShaderToy واستخدام السياق الموجود كمصدر إلهام أو مرجع.
  • استكشاف المظللات: يسمح للمستخدمين باستكشاف وتحليل مظللات ShaderToy بكفاءة أكبر مع تلخيص وشرح مدعومين بالذكاء الاصطناعي.
  • مساعدة في البرمجة الإبداعية: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المستخدمين في تصحيح أو توسيع أكواد المظللات بالاستفادة من أمثلة ShaderToy والتوثيق عبر MCP.
  • عرض المظللات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي: يسهل مشاركة المظللات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى ShaderToy، مما يغلق الحلقة بين الإنشاء والمشاركة المجتمعية.

كيفية الإعداد

Windsurf

  1. تأكد من تثبيت Node.js وWindsurf.
  2. ابحث عن ملف الإعدادات الخاص بك .windsurf/config.json.
  3. أضف خادم ShaderToy MCP باستخدام مقطع JSON التالي:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf.
  5. تحقق من الإعداد داخل واجهة Windsurf.

Claude

  1. تأكد من تثبيت Claude وNode.js.
  2. عدّل إعدادات config.json الخاصة بـ Claude.
  3. أدرج إعداد خادم ShaderToy MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Claude.
  5. تأكد من توفر الخادم داخل واجهة Claude.

Cursor

  1. ثبّت Node.js وCursor.
  2. ابحث عن cursor.config.json في مجلد المستخدم الخاص بك.
  3. أضف هذا المقطع:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
  5. تأكد من ظهور خادم ShaderToy MCP في قائمة الخوادم.

Cline

  1. ثبّت Node.js وCline.
  2. افتح ملف .cline/config.json.
  3. أضف خادم ShaderToy MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
  5. تحقق من تشغيل الخادم عبر تشخيصات Cline.

تأمين مفاتيح API (مثال)

{
  "mcpServers": {
    "shadertoy": {
      "command": "npx",
      "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "SHADERTOY_API_KEY": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

ملاحظة: احفظ مفاتيح API الخاصة بك في متغيرات البيئة حفاظاً على أمانها.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات (flows)

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

تدفق FlowHunt MCP

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل الخادم الخاص بك بهذا التنسيق:

{
  "shadertoy": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه. تذكّر تغيير “shadertoy” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادمك الخاص.


نظرة عامة

القسممتوفرالتفاصيل/ملاحظات
نظرة عامةتم العثور على نظرة عامة في README.md
قائمة الأوامرلا توجد تفاصيل عن قوالب الأوامر
قائمة المواردلم يتم العثور على تعريفات موارد MCP صريحة
قائمة الأدواتلا توجد قائمة أدوات أو server.py في المستودع
تأمين مفاتيح APIتم توفير مثال في تعليمات الإعداد
دعم العينة (sampling) (أقل أهمية في التقييم)لا يوجد ذكر لدعم العينة

استناداً إلى ما سبق، يوفر ShaderToy-MCP نظرة عامة واضحة وتوجيهات إعداد، لكنه يفتقر إلى توثيق حول قوالب الأوامر، الأدوات، والموارد. تكمن قيمته الأساسية في ربط LLMs بـ ShaderToy، إلا أنه سيستفيد من توثيق موسع ودعم ميزات MCP صريحة. أقيّم هذا الخادم 4 من 10 لفائدة MCP العامة والتوثيق.

تقييم MCP

يوجد ترخيص LICENSE✅ (MIT)
يوجد أداة واحدة على الأقل
عدد الـ Forks3
عدد النجوم21

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم ShaderToy MCP؟

خادم ShaderToy MCP هو حلقة وصل بين المساعدين الذكيين وShaderToy، حيث يمكّن الذكاء الاصطناعي من الاستعلام وتوليد ومشاركة مظللات GLSL بالوصول إلى محتوى ShaderToy ومجتمعه عبر بروتوكول Model Context.

ما هي حالات الاستخدام التي يدعمها هذا الخادم MCP؟

يدعم توليد المظللات بواسطة الذكاء الاصطناعي، الاستكشاف، المساعدة في البرمجة الإبداعية، ومشاركة المظللات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي على ShaderToy، مما يعزز سير العمل للفنانين والمطورين.

هل يوجد دعم لقوالب الأوامر أو أدوات صريحة؟

لا، لا تتضمن الوثائق الحالية قوالب أوامر أو تعريفات أدوات/موارد MCP صريحة.

كيف أؤمن مفاتيح API الخاصة بي؟

احفظ مفاتيح ShaderToy API في متغيرات البيئة وقم بالإشارة إليها في إعدادات خادم MCP للحفاظ على أمانها وخروجها من قاعدة الشيفرة الخاصة بك.

ما هو تقييم التوثيق العام وفائدة MCP؟

خادم ShaderToy MCP يتمتع بإعداد موثق جيداً لكنه يفتقر لتوثيق الأوامر والأدوات والموارد. تقييمه 4 من 10 لفائدة MCP العامة والتوثيق.

اربط FlowHunt بـ ShaderToy عبر MCP

عزز سير عمل الذكاء الاصطناعي لديك في إنشاء واستكشاف ومشاركة المظللات من خلال دمج خادم ShaderToy MCP في FlowHunt.

اعرف المزيد

خادم BlenderMCP MCP
خادم BlenderMCP MCP

خادم BlenderMCP MCP

يُعد BlenderMCP جسرًا بين Blender ومساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude، مما يمكّن من النمذجة ثلاثية الأبعاد وإدارة المشاهد والأصول بشكل تلقائي مدعوم بالذكاء الاص...

4 دقيقة قراءة
AI 3D Modeling +4
تكامل خادم Godot MCP
تكامل خادم Godot MCP

تكامل خادم Godot MCP

يربط خادم Godot MCP منصة FlowHunt بمحرك الألعاب Godot، مما يمكّن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمهام محرر Godot، وإطلاق المشاريع، والتقاط مخرجات التصحيح في...

4 دقيقة قراءة
Automation AI +6
خادم mcp-vision MCP
خادم mcp-vision MCP

خادم mcp-vision MCP

يعمل خادم mcp-vision MCP على ربط نماذج الرؤية الحاسوبية من HuggingFace — مثل اكتشاف الأجسام بدون تدريب مسبق — مع FlowHunt ومنصات الذكاء الاصطناعي الأخرى، مما يم...

4 دقيقة قراءة
AI Computer Vision +5