Placid.app MCP-Server

Was macht der “Placid.app” MCP-Server?

Der Placid.app MCP-Server ist eine Implementierung des Model Context Protocols (MCP), die für die Integration mit der Placid.app API entwickelt wurde. Dieser Server fungiert als Brücke, sodass KI-Assistenten und Clients verfügbare Design-Templates auflisten sowie Bild- oder Video-Creatives programmatisch generieren können. Durch das Bereitstellen der leistungsstarken Template- und Medien-Generierungsmöglichkeiten von Placid als MCP-Tools ermöglicht er eine nahtlose, kreative Automatisierung in KI-getriebenen Entwicklungsworkflows. Entwickler können damit die Erstellung von Marketingmedien automatisieren, Templates dynamisch mit Inhalten füllen und Design-Assets verwalten – und das alles mit sicherem API-Token-Management und robuster Fehlerbehandlung. Der Server bietet eine effiziente Möglichkeit, die Erstellung von visuellen und Video-Assets direkt in LLM-basierten Umgebungen einzubinden.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code sind keine expliziten Prompt-Templates erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation oder im Code werden keine expliziten Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

• placid_list_templates
  Listet verfügbare Placid-Templates auf, mit Optionen zur Filterung nach Collection-ID, benutzerdefinierten Referenzdaten oder Tags. Gibt Details zu Templates wie Titel, ID, Vorschaubild, verfügbare Ebenen und Tags zurück.

Weitere Tools (z. B. zur Generierung von Bildern/Videos) werden durch die Features impliziert, sind aber im README oder sichtbarem Code nicht ausdrücklich dokumentiert.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierte Erstellung von Marketing-Content
  Entwickler können die Erstellung von Markenbildern und -videos für Kampagnen automatisieren, indem sie Template-Details und Assets programmatisch befüllen.
• Dynamische Social-Media-Asset-Generierung
  Erstellen Sie schnell teilbare Social-Media-Visuals mit aktuellen Inhalten und Template-Bibliotheken und optimieren Sie so Ihre Content-Pipelines.
• Personalisierte Creative-Produktion
  Erstellen Sie personalisierte Videos oder Bilder für Nutzer, indem Sie Nutzerdaten mit Design-Templates kombinieren – ideal für E-Mail-Kampagnen oder Produktempfehlungen.
• Template-Management und -Erkundung
  Listen und erkunden Sie verfügbare Placid-Templates, filtern Sie nach Tags oder Collections und wählen Sie das beste Template für Ihre kreative Aufgabe aus.
• Integration in LLM-basierte Design-Tools
  Nutzen Sie den Server als Backend für KI-Assistenten oder LLM-basierte Apps, die kreative Assets auf Abruf generieren und vorschlagen sollen.

So richten Sie ihn ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18+) auf Ihrem System installiert ist.
2. Öffnen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Placid MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Installieren Sie Node.js (v18+), falls noch nicht vorhanden.
2. Verwenden Sie den empfohlenen Installationsbefehl:

   npx -y @smithery/cli install @felores/placid-mcp-server --client claude
   

3. Oder aktualisieren Sie die Claude Desktop-Einstellungen manuell mit:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Einstellungen speichern und Claude neu starten.
5. Überprüfen Sie, ob der Placid MCP-Server verfügbar ist.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18+) installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie in das mcpServers-Objekt Folgendes ein:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Überprüfen Sie die Serververbindung.

Cline

1. Installieren Sie Node.js (v18+) falls erforderlich.
2. Bearbeiten Sie die Cline-Einstellungsdatei und fügen Sie hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

3. Datei speichern und Cline neu starten.
4. Stellen Sie sicher, dass der Placid MCP-Server registriert ist.

API-Keys sicher speichern

Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen, um API-Keys sicher in Ihrer Konfiguration abzulegen:

{
  "mcpServers": {
    "placid": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        // weitere Konfigurationsoptionen falls nötig
      }
    }
  }
}

Wie Sie diesen MCP in Flows verwenden

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 fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails mit folgendem JSON-Format ein:

{
  "placid": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, “placid” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen bietet der Placid.app MCP-Server ein fokussiertes, praxisnahes Tool für kreative Automatisierung, es fehlt jedoch an ausführlicher Dokumentation zu Ressourcen, Prompt-Templates und fortgeschrittenen MCP-Features wie Sampling oder Roots.

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server eignet sich gut für Teams, die kreative Automatisierung und Template-Management mit LLM-Integration benötigen. Die Dokumentation ist für die Einrichtung klar, bietet aber wenig Details zu Prompts, Ressourcen und fortgeschrittenen MCP-Funktionen. Insgesamt ist er funktional und zuverlässig für den angedachten Einsatzzweck, jedoch nicht so funktionsreich wie einige Alternativen.

MCP-Bewertung

Bewertung: 6/10
Das Projekt ist praktisch und Open Source, mit klarem Setup-Prozess und mindestens einem funktionierenden Tool, würde aber von umfassenderer Dokumentation und fortgeschrittenen MCP-Features profitieren.