ShaderToy MCP Server

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.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

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.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

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:

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

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