ShaderToy MCP Server

ShaderToy MCP Server

Forbind din AI-assistent med ShaderToy for at generere, udforske og dele GLSL-shaders via FlowHunts ShaderToy MCP Server.

Hvad gør “ShaderToy” MCP Server?

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.

Liste over prompts

Ingen information om prompt-skabeloner er angivet i arkivet.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcedefinitioner fundet i de tilgængelige filer eller dokumentation.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicit værktøjsliste eller server.py-fil findes i arkivet med detaljer om MCP-værktøjer.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Shadergenerering: Gør det muligt for AI-assistenter at generere komplekse GLSL-shaders ved at forespørge ShaderToys arkiv og bruge webkontekst som inspiration eller reference.
  • Shader-udforskning: Giver brugerne mulighed for at udforske og analysere ShaderToy-shaders mere effektivt med AI-drevet opsummering og forklaring.
  • Kreativ kodeassistance: AI kan hjælpe brugere med at fejlfinde eller udvide shaderkode ved at tilgå ShaderToy-eksempler og dokumentation via MCP.
  • Fremvisning af AI-skabte shaders: Gør det lettere at dele AI-genererede shaders direkte til ShaderToy og lukker cirklen mellem AI-skabelse og fællesskabsdeling.

Sådan sætter du det op

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js og Windsurf er installeret.
  2. Find din .windsurf/config.json-konfigurationsfil.
  3. Tilføj ShaderToy MCP Server med følgende JSON-udsnit:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem filen og genstart Windsurf.
  5. Verificér opsætningen i Windsurfs interface.

Claude

  1. Sørg for at Claude og Node.js er installeret.
  2. Redigér Claudes config.json-indstillinger.
  3. Indsæt ShaderToy MCP Server-konfigurationen:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem konfigurationen og genstart Claude.
  5. Bekræft at serveren er tilgængelig i Claudes interface.

Cursor

  1. Installer Node.js og Cursor.
  2. Find cursor.config.json i din brugermappe.
  3. Tilføj dette udsnit:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor.
  5. Sørg for at ShaderToy MCP Server vises i serverlisten.

Cline

  1. Installer Node.js og Cline.
  2. Åbn .cline/config.json-filen.
  3. Tilføj ShaderToy MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cline.
  5. Verificér at serveren kører via Clines diagnosticering.

Sikring af API-nøgler (Eksempel)

{
  "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.

Sådan bruges denne MCP i flows

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtOversigt fundet i README.md
Liste over promptsIngen detaljer om prompt-skabeloner
Liste over ressourcerIngen eksplicitte MCP-ressourcedefinitioner fundet
Liste over værktøjerIngen eksplicit værktøjsliste eller server.py i repo
Sikring af API-nøglerEksempel 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.

MCP-score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks3
Antal stjerner21

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er ShaderToy MCP Server?

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.

Hvilke anvendelsestilfælde understøtter denne MCP-server?

Den understøtter AI-drevet shadergenerering, udforskning, kreativ kodeassistance og deling af AI-skabte shaders til ShaderToy, hvilket forbedrer arbejdsgange for shaderkunstnere og udviklere.

Er der understøttelse af prompt-skabeloner eller eksplicitte værktøjer?

Nej, den nuværende dokumentation indeholder ikke prompt-skabeloner eller eksplicitte MCP-værktøjs-/ressourcedefinitioner.

Hvordan sikrer jeg mine API-nøgler?

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.

Hvad er den overordnede dokumentations- og MCP-nytte-score?

ShaderToy MCP Server har en veldokumenteret opsætning, men mangler prompt-, værktøjs- og ressource-dokumentation. Den får 4/10 for generel MCP-nytte og dokumentation.

Forbind FlowHunt til ShaderToy med MCP

Giv dine AI-arbejdsgange et boost til shader-oprettelse, udforskning og deling ved at integrere ShaderToy MCP Server i FlowHunt.

Lær mere

LaunchDarkly MCP Server
LaunchDarkly MCP Server

LaunchDarkly MCP Server

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

3 min læsning
AI MCP Server +3
Ticketmaster MCP Server-integration
Ticketmaster MCP Server-integration

Ticketmaster MCP Server-integration

Integrer Ticketmaster MCP Server med FlowHunt for at give dine AI-assistenter adgang til realtids event-opdagelse, venuesøgning og udforskning af attraktioner v...

4 min læsning
AI MCP Servers +5
Oxylabs MCP Server
Oxylabs MCP Server

Oxylabs MCP Server

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...

4 min læsning
MCP Web Scraping +3