Placid.app MCP Server

À quoi sert le serveur MCP “Placid.app” ?

Le serveur MCP Placid.app est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour s’intégrer à l’API Placid.app. Ce serveur fait office de passerelle, permettant aux assistants IA et aux clients de lister les modèles de design disponibles et de générer des images ou des vidéos de manière programmatique. En exposant les puissantes capacités de modèles et de génération média de Placid en tant qu’outils MCP, il permet l’automatisation créative dans les workflows de développement pilotés par l’IA. Les développeurs peuvent utiliser ce serveur pour automatiser la création de médias marketing, remplir dynamiquement des modèles avec du contenu et gérer les assets de design—tout en bénéficiant d’une gestion sécurisée du token API et d’une gestion d’erreurs robuste. Le serveur offre un moyen efficace d’intégrer la création d’images et de vidéos directement dans des environnements propulsés par LLM.

Liste des modèles de prompt

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans la documentation ou le code disponible.

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Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est décrite dans la documentation ou le code.

Liste des outils

• placid_list_templates
  Liste les modèles Placid disponibles, avec des options de filtrage par ID de collection, données de référence personnalisées ou tags. Retourne les détails du modèle, incluant le titre, l’ID, l’image de prévisualisation, les calques disponibles et les tags.

D’autres outils (pour générer images/vidéos) sont suggérés par les fonctionnalités mais non explicitement documentés dans le README ou le code visible.

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Cas d’usage de ce serveur MCP

• Création automatisée de contenus marketing
  Les développeurs peuvent automatiser la création d’images et de vidéos de marque pour des campagnes en remplissant de façon programmatique les détails et assets des modèles.
• Génération dynamique d’assets pour les réseaux sociaux
  Générez rapidement des visuels à partager sur les réseaux sociaux en exploitant les contenus à jour et les bibliothèques de modèles, pour fluidifier vos pipelines de contenu.
• Production créative personnalisée
  Créez des vidéos ou images personnalisées pour vos utilisateurs en fusionnant leurs données avec des modèles de design, idéal pour les campagnes e-mail ou les recommandations produits.
• Gestion et exploration des modèles
  Listez et explorez les modèles Placid disponibles, filtrez par tags ou collections et sélectionnez le plus adapté à votre besoin créatif.
• Intégration dans des outils de design propulsés par LLM
  Utilisez ce serveur comme backend pour des assistants IA ou des applications LLM devant générer ou suggérer des assets créatifs à la volée.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js (v18+) est installé sur votre système.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Placid avec ce fragment JSON :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Claude

1. Installez Node.js (v18+) si ce n’est pas déjà fait.
2. Utilisez la commande d’installation recommandée :

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

3. Ou mettez à jour manuellement les paramètres de Claude Desktop avec :

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

4. Enregistrez les paramètres et redémarrez Claude.
5. Confirmez la disponibilité du serveur MCP Placid.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js (v18+) est bien installé.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez ce qui suit dans l’objet mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la connectivité du serveur.

Cline

1. Installez Node.js (v18+) si nécessaire.
2. Modifiez le fichier de paramètres de Cline pour inclure :

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

3. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
4. Vérifiez que le serveur MCP Placid est bien enregistré.

Sécurisation des clés API

Utilisez toujours des variables d’environnement pour stocker vos clés API de façon sécurisée dans votre configuration :

{
  "mcpServers": {
    "placid": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "PLACID_API_TOKEN": "votre-api-token"
      },
      "inputs": {
        // autres options de configuration si besoin
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA est désormais capable d’utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer « placid » par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre instance.

Récapitulatif

D’après les informations disponibles, le serveur MCP Placid.app propose un outil ciblé et pratique pour l’automatisation créative, mais manque de documentation approfondie sur les ressources, modèles de prompts et fonctions MCP avancées comme l’échantillonnage ou les racines.

Notre avis

Ce serveur MCP est adapté aux équipes ayant besoin d’automatisation créative et de gestion de modèles avec une intégration LLM. Sa documentation est claire côté installation mais manque de détails sur les prompts, ressources et fonctions MCP avancées. Dans l’ensemble, il est fonctionnel et fiable pour l’usage visé, mais moins riche en fonctionnalités que certaines alternatives.

Score MCP

Note : 6/10
Le projet est pratique et open source, avec une procédure d’installation claire et au moins un outil fonctionnel, mais il bénéficierait d’une documentation plus complète et de fonctions MCP avancées.