Serveur MCP ShaderToy

Que fait le serveur MCP “ShaderToy” ?

ShaderToy-MCP est un serveur MCP (Model Context Protocol) conçu pour relier les assistants IA à ShaderToy, un site populaire pour créer, exécuter et partager des shaders GLSL. En connectant des LLM (Large Language Models) comme Claude à ShaderToy via MCP, ce serveur permet à l’IA d’interroger et de lire l’intégralité des pages web ShaderToy, lui offrant la capacité de générer et d’affiner des shaders complexes bien au-delà de ses seules capacités internes. Cette intégration améliore le workflow de développement des artistes et développeurs IA en offrant un accès direct au contenu de ShaderToy, facilitant la création, l’exploration et le partage de shaders plus sophistiqués.

Liste des prompts

Aucune information relative à des templates de prompt n’est fournie dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune définition explicite de ressource trouvée dans les fichiers ou la documentation disponible.

Liste des outils

Aucune liste d’outils explicites ni fichier server.py avec des détails sur les outils MCP n’est présente dans le dépôt.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Génération de shaders : Permet aux assistants IA de générer des shaders GLSL complexes en interrogeant le dépôt ShaderToy et en utilisant le contexte web comme inspiration ou référence.
• Exploration de shaders : Permet aux utilisateurs d’explorer et d’analyser plus efficacement les shaders ShaderToy grâce à la synthèse et à l’explication assistées par IA.
• Assistance au Creative Coding : L’IA peut aider à déboguer ou à étendre le code shader en accédant aux exemples et à la documentation ShaderToy via MCP.
• Mise en avant de shaders créés par l’IA : Facilite le partage direct de shaders générés par IA sur ShaderToy, bouclant ainsi la boucle entre création IA et partage communautaire.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et Windsurf sont installés.
2. Localisez votre fichier de configuration .windsurf/config.json.
3. Ajoutez le serveur ShaderToy MCP en utilisant le fragment JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration dans l’interface de Windsurf.

Claude

1. Assurez-vous que Claude et Node.js sont installés.
2. Modifiez les paramètres du fichier config.json de Claude.
3. Insérez la configuration du serveur ShaderToy MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur est disponible dans l’interface de Claude.

Cursor

1. Installez Node.js et Cursor.
2. Trouvez cursor.config.json dans votre dossier utilisateur.
3. Ajoutez ce fragment :

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez puis redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur ShaderToy MCP apparaît dans la liste des serveurs.

Cline

1. Installez Node.js et Cline.
2. Ouvrez le fichier .cline/config.json.
3. Ajoutez le serveur ShaderToy MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne via les diagnostics de Cline.

Sécurisation des clés API (exemple)

{
  "mcpServers": {
    "shadertoy": {
      "command": "npx",
      "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "SHADERTOY_API_KEY": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Remarque : Stockez vos clés API dans des variables d’environnement pour plus de sécurité.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow 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 en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “shadertoy” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.

Aperçu

D’après ce qui précède, ShaderToy-MCP propose une vue d’ensemble claire et un guide de configuration, mais manque de documentation sur les prompts, outils et ressources. Sa principale valeur réside dans la connexion des LLM à ShaderToy, mais il bénéficierait d’une documentation étendue et d’un support MCP explicite. J’attribuerais à ce serveur MCP la note de 4/10 pour l’utilité générale MCP et la documentation.

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