ShaderToy MCP Server

ShaderToy MCP Server

Propojte svého AI asistenta se ShaderToy a generujte, objevujte i sdílejte GLSL shadery pomocí ShaderToy MCP Serveru od FlowHunt.

Co dělá “ShaderToy” MCP Server?

ShaderToy-MCP je MCP (Model Context Protocol) Server navržený jako most mezi AI asistenty a ShaderToy, populární webovou stránkou pro tvorbu, spouštění a sdílení GLSL shaderů. Propojením LLM (Large Language Models) jako Claude se ShaderToy pomocí MCP umožňuje tento server AI dotazovat se a číst celé webové stránky ShaderToy, což AI umožňuje generovat a zdokonalovat složité shadery nad rámec jejích samotných schopností. Tato integrace zjednodušuje vývojové workflow shaderových umělců a AI vývojářů tím, že poskytuje bezproblémový přístup k obsahu ShaderToy a umožňuje sofistikovanější tvorbu, objevování a sdílení shaderů.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné informace o prompt šablonách.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech či dokumentaci nebyly nalezeny explicitní definice zdrojů.

Seznam nástrojů

V repozitáři není přítomen explicitní seznam nástrojů ani soubor server.py s detaily MCP nástrojů.

Scénáře použití tohoto MCP serveru

  • Generování shaderů: Umožňuje AI asistentům generovat komplexní GLSL shadery dotazováním se do repozitáře ShaderToy a využíváním webového kontextu jako inspirace či reference.
  • Objevování shaderů: Uživatelé mohou s pomocí AI efektivněji procházet a analyzovat ShaderToy shadery díky sumarizaci a vysvětlení.
  • Asistence s kreativním kódováním: AI může pomáhat s laděním či rozšiřováním shader kódu díky přístupu k příkladům a dokumentaci ShaderToy přes MCP.
  • Prezentace AI-vytvořených shaderů: Umožňuje přímé sdílení AI generovaných shaderů na ShaderToy a uzavírá tak smyčku mezi tvorbou AI a sdílením v komunitě.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a Windsurf.
  2. Najděte svůj konfigurační soubor .windsurf/config.json.
  3. Přidejte ShaderToy MCP Server pomocí následujícího JSON úseku:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Soubor uložte a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte nastavení v rozhraní Windsurf.

Claude

  1. Ověřte, že máte nainstalovaný Claude i Node.js.
  2. Upravte nastavení config.json u Cloudu.
  3. Vložte konfiguraci ShaderToy MCP Serveru:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude.
  5. Ověřte dostupnost serveru v rozhraní Cloudu.

Cursor

  1. Nainstalujte Node.js a Cursor.
  2. Najděte cursor.config.json ve svém uživatelském adresáři.
  3. Přidejte tento úsek:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte Cursor.
  5. Ujistěte se, že ShaderToy MCP Server je v seznamu serverů.

Cline

  1. Nainstalujte Node.js a Cline.
  2. Otevřete soubor .cline/config.json.
  3. Přidejte ShaderToy MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte Cline.
  5. Ověřte běh serveru v diagnostice Cline.

Zabezpečení API klíčů (Příklad)

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

Poznámka: Pro bezpečnost ukládejte své API klíče do proměnných prostředí.

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto formátu JSON:

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

Po konfiguraci může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “shadertoy” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vaší vlastní adresou MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledPřehled nalezen v README.md
Seznam promptůChybí detaily o prompt šablonách
Seznam zdrojůNebyly nalezeny explicitní definice MCP zdrojů
Seznam nástrojůNejsou v repozitáři ani v server.py
Zabezpečení API klíčůPříklad uveden v instrukcích k nastavení
Sampling support (méně důležité pro hodnocení)Není zmínka o podpoře vzorkování

Na základě výše uvedeného ShaderToy-MCP nabízí jasný přehled a návod k nastavení, ale postrádá dokumentaci promptů, nástrojů a zdrojů. Hlavní přínos je v propojení LLM se ShaderToy, nicméně by prospěl rozšířený popis funkcí MCP a dokumentace. Tento MCP server hodnotím 4/10 za obecnou užitečnost a dokumentaci.

MCP Skóre

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků3
Počet hvězdiček21

Často kladené otázky

Co je ShaderToy MCP Server?

ShaderToy MCP Server je most mezi AI asistenty a ShaderToy, který umožňuje AI dotazovat se, generovat a sdílet GLSL shadery díky přístupu ke komunitě a obsahu ShaderToy prostřednictvím Model Context Protocolu.

Jaké scénáře použití tento MCP server podporuje?

Podporuje AI generování shaderů, jejich objevování, asistenci s kreativním kódováním a sdílení AI vytvořených shaderů na ShaderToy, což zlepšuje workflow shaderových umělců i vývojářů.

Je zde podpora prompt šablon nebo explicitních nástrojů?

Ne, aktuální dokumentace neobsahuje prompt šablony ani explicitní definice MCP nástrojů/zdrojů.

Jak mám zabezpečit své API klíče?

Ukládejte své ShaderToy API klíče do proměnných prostředí a v konfiguraci MCP serveru na ně odkazujte, abyste je chránili před únikem do kódu.

Jaké je celkové hodnocení dokumentace a MCP užitečnosti?

ShaderToy MCP Server má dobře popsané nastavení, ale chybí dokumentace promptů, nástrojů a zdrojů. V hodnocení obecné MCP užitečnosti a dokumentace získává 4/10.

Propojte FlowHunt se ShaderToy pomocí MCP

Posuňte své AI workflow pro tvorbu, objevování i sdílení shaderů integrací ShaderToy MCP Serveru do FlowHunt.

Zjistit více

LaunchDarkly MCP Server
LaunchDarkly MCP Server

LaunchDarkly MCP Server

LaunchDarkly MCP Server propojuje AI asistenty a agenty s platformou pro správu funkcí LaunchDarkly prostřednictvím Model Context Protocolu. Umožňuje automatizo...

4 min čtení
AI MCP Server +3
SHODAN MCP Server
SHODAN MCP Server

SHODAN MCP Server

Server SHODAN-MCP integruje Shodan API s FlowHunt, poskytuje bezpečnostním výzkumníkům a vývojářům pokročilé nástroje pro odhalování zranitelností, zjišťování i...

4 min čtení
Cybersecurity AI Tools +4
Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...

3 min čtení
AI MCP +4