
Memgraph MCP Server-integration
Memgraph MCP Server forbinder Memgraph grafdatabasen med store sprogmodeller og muliggør adgang til grafdata i realtid samt AI-drevne arbejdsgange via standardi...

Aktivér nemt AI-drevet meme-generering og sticker-konvertering til beskedplatforme med mcp-meme-sticky, en open-source MCP-server til FlowHunt og mere.
FlowHunt giver et ekstra sikkerhedslag mellem dine interne systemer og AI-værktøjer, hvilket giver dig granulær kontrol over hvilke værktøjer der er tilgængelige fra dine MCP-servere. MCP-servere hostet i vores infrastruktur kan problemfrit integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-platforme som ChatGPT, Claude og forskellige AI-editorer.
mcp-meme-sticky er en MCP (Model Context Protocol) server, der gør det muligt for AI-assistenter at generere brugerdefinerede memes og omdanne dem til stickers til platforme som Telegram (WhatsApp-understøttelse er på vej). Den fungerer som bro mellem AI-modeller og eksterne meme-genereringstjenester, så udviklere kan integrere meme-skabelse, lagring og sticker-konvertering direkte i deres udviklingsmiljøer. Serveren anvender tjenester som Memegen til meme-skabeloner og Mediapipe til tekstindlejring, og tilbyder værktøjer til at gemme genererede memes og automatisere sticker-konvertering via Telegram-bots. Der kræves ingen eksterne API’er for kernefunktionaliteten, hvilket gør opsætningen enkel og privatlivsvenlig.
Ingen prompt-skabeloner er eksplicit dokumenteret i de tilgængelige filer eller README.
Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er nævnt i dokumentationen eller repository-filerne.
Ingen eksplicit liste over værktøjer (såsom funktioner i server.py eller lignende) er tilgængelig i dokumentationen eller fillisten.
uvx installeret.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Sikring af API-nøgler:
Hvis miljøvariabler eller secrets er nødvendige, kan du bruge env og inputs felterne (eksempel):
{
"mcpServers": {
"mcp-sticky": {
"command": "uvx",
"args": [...],
"env": {
"MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
},
"inputs": {
"another": "env:ANOTHER_SECRET"
}
}
}
}
uvx, hvis det ikke allerede er gjort.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler som ovenfor.
uvx er installeret.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Sikring af API-nøgler:
Tilføj nødvendige nøgler i env og inputs efter behov.
uvx.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Sikring af API-nøgler:
Konfigurér secrets via env og inputs som vist ovenfor.
Brug MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og tilknytte den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP server-detaljer med dette JSON-format:
{
"mcp-sticky": {
"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 “mcp-sticky” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP server-URL.
| Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
|---|---|---|
| Oversigt | ✅ | Dækker meme-generering og sticker-konvertering |
| Liste over Prompts | ⛔ | Ikke dokumenteret |
| Liste over Ressourcer | ⛔ | Ikke dokumenteret |
| Liste over Værktøjer | ⛔ | Ikke dokumenteret |
| Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel givet i README |
| Sampling-understøttelse (mindre vigtigt) | ⛔ | Sampling ikke tilgængelig for Claude; ingen info for andre |
Baseret på de givne oplysninger er mcp-meme-sticky en fokuseret, praktisk MCP-server til meme- og sticker-workflows, men mangler detaljeret dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer. Kernefunktionaliteten er tydelig og opsætning ligetil, men dybere integrationsdetaljer mangler. Samlet vurderer jeg denne MCP-servers dokumentation og udviklervenlighed til 5/10.
| Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Har mindst ét værktøj | ⛔ |
| Antal forks | 4 |
| Antal stjerner | 5 |
Det er en open-source MCP-server, der lader AI-assistenter generere memes og konvertere dem til stickers til platforme som Telegram - helt uden behov for eksterne API'er.
I øjeblikket understøttes Telegram, og WhatsApp-integration kommer snart.
Kernefunktionerne til memes og stickers kræver ingen eksterne API'er. Hvis der er behov for secrets, kan du bruge 'env' og 'inputs' felterne som vist i opsætningsvejledningen.
Ja, mcp-meme-sticky tillader automatisk lagring af genererede memes direkte på dit skrivebord for et effektivt indholdsworkflow.
Tilføj MCP-komponenten til dit flow, åbn dens konfiguration, og indsæt MCP server-detaljerne ved hjælp af den medfølgende JSON-skabelon. Tilpas navn og URL efter behov.
Integrér sjov og kreativitet i dine AI-assistent-workflows ved at aktivere meme-generering og sticker-konvertering med mcp-meme-sticky. Ingen tredjeparts-API afhængigheder!
Memgraph MCP Server forbinder Memgraph grafdatabasen med store sprogmodeller og muliggør adgang til grafdata i realtid samt AI-drevne arbejdsgange via standardi...
mem0 MCP Server forbinder AI-assistenter med struktureret lagring, hentning og semantisk søgning for kodeudsnit, dokumentation og bedste kodningspraksis. Den op...
Slack MCP Server muliggør problemfri integration mellem AI-assistenter og Slack Workspaces, så du kan automatisere beskeder, integrere arbejdsgange og oprette s...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.


