mcp-meme-sticky MCP Server

Co dělá “mcp-meme-sticky” MCP Server?

mcp-meme-sticky je server MCP (Model Context Protocol), který umožňuje AI asistentům generovat vlastní memy a převádět je na samolepky pro platformy jako Telegram (s podporou WhatsApp již brzy). Slouží jako most mezi AI modely a externími službami pro generování memů, takže vývojáři mohou do svých vývojových prostředí jednoduše integrovat tvorbu memů, jejich ukládání a workflow převodu na samolepky. Server využívá služby jako Memegen pro šablony memů a Mediapipe pro vkládání textu, a nabízí nástroje pro ukládání vygenerovaných memů i automatizovaný převod na samolepky přes Telegram boty. Pro základní funkce nejsou potřeba žádná externí API, což zajišťuje jednoduché nastavení a šetrnost k soukromí.

Seznam promptů

V dostupných souborech ani README nejsou explicitně zdokumentovány šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci ani v souborech repozitáře nejsou explicitně uvedeny MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupné dokumentaci ani v seznamech souborů není uveden explicitní seznam nástrojů (například funkcí v server.py nebo podobných).

Scénáře využití tohoto MCP serveru

• Generování memů řízené AI
  Vývojáři mohou asistenta instruovat k tvorbě memů na základě vlastních promptů s využitím LLM pro výběr textu a vyhledání obrázků.
• Vytváření samolepek pro chatovací platformy
  Vygenerované memy lze převést na samolepky pro Telegram a rozšířit tak jejich využití v chatech a skupinách.
• Automatizované ukládání memů na plochu
  Server dokáže ukládat vygenerované memy přímo na plochu, což zefektivňuje workflow tvorby obsahu.
• Workflow pro memy vylepšené LLM
  Zapojením LLM do procesu tvorby memů uživatelé získávají přirozený jazykový vstup a kreativní skládání obsahu.
• Integrace s platformami pro boty
  Server podporuje integraci s Telegram boty, což umožňuje automatizovaný převod na samolepky a jejich doručování.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.10 a uvx.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte server mcp-meme-sticky pomocí následujícího JSON úryvku:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte běh serveru kontrolou dostupnosti funkcí meme/samolepky.

Zabezpečení API klíčů:
Pokud jsou potřeba proměnné prostředí nebo tajné údaje, použijte pole env a inputs (příklad):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sticky": {
      "command": "uvx",
      "args": [...],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
      },
      "inputs": {
        "another": "env:ANOTHER_SECRET"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Pokud ještě nemáte, nainstalujte Python 3.10 a uvx.
2. Otevřete konfigurační soubor MCP serveru Claude.
3. Přidejte mcp-meme-sticky následovně:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Zkontrolujte funkce generování memů a převodu na samolepky.

Zabezpečení API klíčů:
Použijte proměnné prostředí jako výše.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.10 a uvx.
2. Otevřete konfigurační soubor MCP serverů Cursor.
3. Vložte následující JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Potvrďte dostupnost serveru v rozhraní Cursor.

Zabezpečení API klíčů:
Přidejte potřebné klíče do env a inputs dle potřeby.

Cline

1. Nainstalujte Python 3.10 a uvx.
2. Otevřete konfigurační soubor MCP serveru Cline.
3. Přidejte mcp-meme-sticky tímto způsobem:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Otestujte příkazy na memy a samolepky.

Zabezpečení API klíčů:
Tajné údaje nastavte v env a inputs dle výše uvedeného příkladu.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt přidejte do svého flow komponentu MCP a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte podrobnosti vašeho MCP serveru ve formátu JSON:

{
  "mcp-sticky": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení bude moci AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “mcp-sticky” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Na základě poskytnutých informací je mcp-meme-sticky zaměřený, praktický MCP server pro workflow s memy a samolepkami, ale chybí mu detailní dokumentace promptů, zdrojů a nástrojů. Základní funkčnost je jasná a nastavení jednoduché, ale pro hlubší integraci chybí detaily. Celkově hodnotím dokumentaci a použitelnost pro vývojáře na 5/10.

MCP Skóre