mcp-meme-sticky MCP-Server

Was macht der “mcp-meme-sticky” MCP-Server?

mcp-meme-sticky ist ein MCP (Model Context Protocol) Server, der KI-Assistenten ermöglicht, individuelle Memes zu erzeugen und diese in Sticker für Plattformen wie Telegram umzuwandeln (WhatsApp-Unterstützung folgt bald). Er fungiert als Brücke zwischen KI-Modellen und externen Meme-Generierungsdiensten, sodass Entwickler Meme-Erstellung, -Speicherung und Sticker-Konvertierung direkt in ihre Entwicklungsumgebungen integrieren können. Der Server nutzt Dienste wie Memegen für Meme-Vorlagen und Mediapipe für Texteinbettung und bietet Tools zum Speichern erstellter Memes sowie zur Automatisierung der Sticker-Konvertierung über Telegram-Bots. Für die Hauptfunktionen sind keine externen APIs erforderlich, was die Einrichtung einfach und datenschutzfreundlich macht.

Liste der Prompts

In den verfügbaren Dateien oder im README sind keine Prompt-Vorlagen explizit dokumentiert.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation oder den Repository-Dateien werden keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

Es wird keine explizite Liste von Tools (wie Funktionen in server.py o.ä.) in der verfügbaren Dokumentation oder Dateiliste angegeben.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• KI-gesteuerte Meme-Generierung
  Entwickler können einen Assistenten anweisen, Memes auf Basis individueller Prompts zu erstellen und dabei LLMs für die Textauswahl und Bildabfrage nutzen.
• Sticker-Erstellung für Messaging-Plattformen
  Generierte Memes können in Sticker für Telegram umgewandelt werden und sind so vielseitig in Chats und Gruppen nutzbar.
• Automatisiertes Speichern von Memes auf dem Desktop
  Der Server kann erstellte Memes direkt auf dem Desktop speichern und so Content-Workflows optimieren.
• LLM-unterstützte Meme-Workflows
  Durch Einbindung von LLMs in den Meme-Erstellungsprozess profitieren Nutzer von natürlicher Spracheingabe und kreativer Content-Zusammenstellung.
• Plattformintegration für Bots
  Der Server unterstützt die Integration mit Telegram-Bots und ermöglicht so die automatisierte Sticker-Konvertierung und -Auslieferung.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10 und uvx installiert sind.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den mcp-meme-sticky Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft, indem Sie nach Meme-/Sticker-Features suchen.

API-Keys absichern:
Falls Umgebungsvariablen oder Geheimnisse benötigt werden, nutzen Sie die Felder env und inputs (Beispiel):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sticky": {
      "command": "uvx",
      "args": [...],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
      },
      "inputs": {
        "another": "env:ANOTHER_SECRET"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Python 3.10 und uvx, falls noch nicht vorhanden.
2. Öffnen Sie Claudes MCP-Server-Konfiguration.
3. Fügen Sie mcp-meme-sticky wie folgt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie die Meme-Generierung und Sticker-Konvertierung.

API-Keys absichern:
Verwenden Sie Umgebungsvariablen wie oben beschrieben.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10 und uvx installiert sind.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei für MCP-Server von Cursor.
3. Fügen Sie folgendes JSON ein:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderung und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie die Serververfügbarkeit im Cursor-Interface.

API-Keys absichern:
Fügen Sie die benötigten Schlüssel bei Bedarf in env und inputs ein.

Cline

1. Installieren Sie Python 3.10 und uvx.
2. Öffnen Sie die MCP-Server-Konfiguration von Cline.
3. Fügen Sie mcp-meme-sticky hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Testen Sie Meme- und Sticker-Befehle.

API-Keys absichern:
Konfigurieren Sie Geheimnisse über env und inputs wie oben gezeigt.

Wie man diesen MCP in Flows nutzt

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit allen seinen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “mcp-sticky” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen ist mcp-meme-sticky ein fokussierter, praxisorientierter MCP-Server für Meme- und Sticker-Workflows, allerdings fehlen detaillierte Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Tools. Die Kernfunktionalität ist klar und die Einrichtung unkompliziert, aber tiefere Integrationsdetails fehlen. Insgesamt bewerte ich die Dokumentation und Entwicklerfreundlichkeit dieses MCP-Servers mit 5/10.

MCP Score