json2video MCP Server

Hvad gør “json2video” MCP Server?

json2video MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og json2video API’et, hvilket muliggør programmatisk videogenerering via naturligt sprog eller agentdrevne arbejdsgange. Ved at gøre værktøjer til videogenerering og statuskontrol tilgængelige, tillader denne MCP server udviklere, LLM’er og automationsagenter at oprette, tilpasse og overvåge videoprojekter ved hjælp af struktureret JSON. Serveren understøtter rige scene- og elementfunktioner—herunder tekst, billeder, lyd, komponenter og undertekster—hvilket gør den ideel til dynamisk videogenerering. Designet til problemfri integration med MCP-kompatible platforme øger json2video MCP Server udviklernes produktivitet ved at forenkle adgang til asynkron videorendering og projektstyring, alt beskyttet af API-nøgle-godkendelse og omfattende fejlhåndtering.

Liste over Prompts

Der nævnes ingen promptskabeloner eksplicit i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP “Ressourcer” er dokumenteret eller beskrevet i repository eller README.

Liste over Værktøjer

• generate_video
  Opretter et videoprojekt via json2video API’et. Muliggør detaljeret tilpasning ved at angive flere scener og elementer (tekst, billeder, video, lyd, HTML, undertekster m.m.). Returnerer et projekt-ID til sporing.
• get_video_status
  Kontrollerer renderingsstatus for et tidligere indsendt videoprojekt via projekt-ID, hvilket muliggør asynkrone arbejdsgange og overvågning af fremskridt.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiseret videogenerering
  Udviklere og agenter kan programmere markedsførings-, undervisnings- eller social media-videoer, hvilket reducerer manuel redigering og muliggør hurtig iterationshastighed for indhold.
• Dynamisk scenekomposition
  LLM-drevne arbejdsgange kan sammensætte komplekse videoer ved dynamisk at specificere scener og medieelementer, egnet til personaliserede eller datadrevne videoresultater.
• Statusovervågning for lange renderingstider
  Asynkron videorendering tillader agenter at kontrollere og rapportere status på videooprettelse, hvilket forbedrer brugeroplevelsen i applikationer, der kræver feedback på fremskridt.
• Integration i AI-indholdspipelines
  Passer let ind i større, flertrins AI-arbejdsgange, hvor videooutput er et trin—såsom indholdssummering, billedgenerering og automatisk samling af endelige videoer.
• Komponentbaseret videoopbygning
  Muliggør sammensat videogenerering ved at sammenflette tekst, grafik, lyd og undertekster, nyttigt til tilgængelighed og lokalisering.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen opsætningsvejledning for Windsurf nævnes i repository eller README.

Claude

Ingen opsætningsvejledning for Claude nævnes i repository eller README.

Cursor

1. Åbn Cursor-indstillinger.
2. Gå til Funktioner > MCP Servers.
3. Klik på “+ Tilføj ny MCP Server”.
4. Indtast:
   • Navn: “json2video-mcp” (eller dit foretrukne navn)
   • Type: “command”
   • Kommando:

     env JSON2VIDEO_API_KEY=your_api_key_here npx -y @omerrgocmen/json2video-mcp
     

5. Alternativt kan du tilføje til din globale MCP server-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "json2video-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
         "env": {
           "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. Erstat your_api_key_here med din faktiske json2video API-nøgle (kan fås fra json2video.com).
7. Opdater MCP server-listen efter gemning.

Cline

Ingen opsætningsvejledning for Cline nævnes i repository eller README.

Sikring af API-nøgler

• API-nøgler skal angives via miljøvariablen JSON2VIDEO_API_KEY.

• Eksempel (i konfigurations-JSON):

  {
    "mcpServers": {
      "json2video-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
        "env": {
          "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
  

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du først tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsæt dine MCP serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "json2video-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “json2video-mcp” til det faktiske navn på din MCP server, og udskift URL’en med din egen MCP server URL.

Oversigt

Vores vurdering

json2video MCP er en fokuseret, veldokumenteret server, der eksponerer videogenerering som værktøj for LLM’er og agenter. Den mangler nogle avancerede MCP-funktioner (som rødder, ressourcer, sampling eller promptskabeloner), men er ligetil at installere og bruge til det tilsigtede formål. Hvis du kun har brug for videogenereringsværktøjer, er denne MCP funktionel og let at integrere, men måske ikke så udvidelig som andre.

MCP-score

Baseret på ovenstående vurderer jeg denne MCP server til 5/10: Den er funktionsdygtig til sit kerneformål, men mangler bredere MCP-økosystemfunktioner og udvidelsesmuligheder.