
LaunchDarkly MCP Server
LaunchDarkly MCP Server forbinder AI-assistenter og agenter med LaunchDarklys platform til funktionsstyring via Model Context Protocol, hvilket muliggør automat...

Forbind din AI-assistent med ShaderToy for at generere, udforske og dele GLSL-shaders via FlowHunts ShaderToy MCP Server.
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.
ShaderToy-MCP er en MCP (Model Context Protocol) Server designet til at forbinde AI-assistenter med ShaderToy, et populært website til at skabe, køre og dele GLSL-shaders. Ved at forbinde LLM’er (Large Language Models) som Claude til ShaderToy via MCP, gør denne server det muligt for AI at forespørge og læse hele ShaderToy-websider og dermed generere og forfine komplekse shaders ud over dens egne evner. Denne integration forbedrer udviklingsprocessen for shaderkunstnere og AI-udviklere ved at give nem adgang til ShaderToys indhold, hvilket muliggør mere sofistikeret shaderoprettelse, udforskning og deling.
Ingen information om prompt-skabeloner er angivet i arkivet.
Ingen eksplicitte ressourcedefinitioner fundet i de tilgængelige filer eller dokumentation.
Ingen eksplicit værktøjsliste eller server.py-fil findes i arkivet med detaljer om MCP-værktøjer.
.windsurf/config.json-konfigurationsfil.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
config.json-indstillinger.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.config.json i din brugermappe.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
.cline/config.json-filen.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"],
"env": {
"SHADERTOY_API_KEY": "${SHADERTOY_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SHADERTOY_API_KEY}"
}
}
}
}
Bemærk: Opbevar dine API-nøgler i miljøvariabler for at øge sikkerheden.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:
{
"shadertoy": {
"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 kapaciteter. Husk at ændre “shadertoy” til navnet på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.
| Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
|---|---|---|
| Oversigt | ✅ | Oversigt fundet i README.md |
| Liste over prompts | ⛔ | Ingen detaljer om prompt-skabeloner |
| Liste over ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte MCP-ressourcedefinitioner fundet |
| Liste over værktøjer | ⛔ | Ingen eksplicit værktøjsliste eller server.py i repo |
| Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel angivet i opsætningsvejledning |
| Sampling-support (mindre vigtig i vurderingen) | ⛔ | Ingen omtale af sampling-support |
På baggrund af ovenstående giver ShaderToy-MCP en klar oversigt og vejledning til opsætning, men mangler dokumentation om prompt-skabeloner, værktøjer og ressourcer. Dens primære værdi er at forbinde LLM’er med ShaderToy, men den ville have fordel af udvidet dokumentation og eksplicit MCP-funktionsstøtte. Jeg vil vurdere denne MCP-server til 4/10 for generel MCP-nytte og dokumentation.
| Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Har mindst ét værktøj | ⛔ |
| Antal forks | 3 |
| Antal stjerner | 21 |
ShaderToy MCP Server er en bro mellem AI-assistenter og ShaderToy, der gør det muligt for AI at forespørge, generere og dele GLSL-shaders ved at få adgang til ShaderToys indhold og fællesskab via Model Context Protocol.
Den understøtter AI-drevet shadergenerering, udforskning, kreativ kodeassistance og deling af AI-skabte shaders til ShaderToy, hvilket forbedrer arbejdsgange for shaderkunstnere og udviklere.
Nej, den nuværende dokumentation indeholder ikke prompt-skabeloner eller eksplicitte MCP-værktøjs-/ressourcedefinitioner.
Opbevar dine ShaderToy API-nøgler i miljøvariabler og henvis til dem i din MCP-serverkonfiguration for at holde dem sikre og ude af din kodebase.
ShaderToy MCP Server har en veldokumenteret opsætning, men mangler prompt-, værktøjs- og ressource-dokumentation. Den får 4/10 for generel MCP-nytte og dokumentation.
Giv dine AI-arbejdsgange et boost til shader-oprettelse, udforskning og deling ved at integrere ShaderToy MCP Server i FlowHunt.
LaunchDarkly MCP Server forbinder AI-assistenter og agenter med LaunchDarklys platform til funktionsstyring via Model Context Protocol, hvilket muliggør automat...
Integrer Ticketmaster MCP Server med FlowHunt for at give dine AI-assistenter adgang til realtids event-opdagelse, venuesøgning og udforskning af attraktioner v...
Oxylabs MCP (Model Context Protocol) Server er en bro mellem AI-assistenter og det virkelige web, og tilbyder et samlet API til at udtrække, strukturere og leve...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.


