json2video MCP Server

Cosa fa il server “json2video” MCP?

Il server json2video MCP (Model Context Protocol) agisce come ponte tra assistenti AI e l’API json2video, abilitando la creazione programmata di video tramite linguaggio naturale o workflow guidati da agenti. Espone strumenti per la generazione di video e la verifica dello stato, permettendo a sviluppatori, LLM e agenti di automazione di creare, personalizzare e monitorare progetti video usando JSON strutturato. Il server supporta scene ricche e molteplici elementi—tra cui testo, immagini, audio, componenti e sottotitoli—rendendolo ideale per la creazione dinamica di contenuti video. Progettato per un’integrazione fluida con piattaforme compatibili MCP, json2video MCP Server migliora la produttività degli sviluppatori semplificando l’accesso al rendering video asincrono e alla gestione dei progetti, il tutto protetto da autenticazione tramite API key e gestione completa degli errori.

Elenco Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco Risorse

Nessuna “Risorsa” MCP esplicita è documentata o descritta nel repository o nella README.

Elenco Strumenti

• generate_video
  Crea un progetto video utilizzando l’API json2video. Permette una personalizzazione dettagliata specificando più scene ed elementi (testo, immagini, video, audio, HTML, sottotitoli, ecc.). Restituisce un ID progetto per il tracciamento.
• get_video_status
  Controlla lo stato di rendering di un progetto video precedentemente inviato tramite l’ID progetto, abilitando workflow asincroni e monitoraggio dell’avanzamento.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Generazione automatica di contenuti video
  Sviluppatori e agenti possono generare video per marketing, formazione o social media in modo programmato, riducendo l’editing manuale e consentendo iterazioni rapide dei contenuti.
• Composizione dinamica di scene
  Workflow guidati da LLM possono assemblare video complessi specificando dinamicamente scene ed elementi multimediali, adatti a output video personalizzati o guidati dai dati.
• Monitoraggio dello stato per rendering lunghi
  Il rendering video asincrono permette agli agenti di verificare e comunicare lo stato della creazione dei video, migliorando l’esperienza utente in applicazioni che richiedono feedback sull’avanzamento.
• Integrazione con pipeline di contenuti AI
  Si integra facilmente in workflow AI più ampi e multi-step dove l’output video è uno step—ad esempio nella sintesi di contenuti, generazione di visual e compilazione automatica di video finali.
• Assemblaggio video basato su componenti
  Permette la generazione componibile di video unendo testo, grafica, audio e sottotitoli, utile per accessibilità e localizzazione.

Come impostarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è menzionata nel repository o nella README.

Claude

Nessuna istruzione di configurazione per Claude è menzionata nel repository o nella README.

Cursor

1. Apri le Impostazioni di Cursor.
2. Vai su Features > MCP Servers.
3. Clicca “+ Add New MCP Server”.
4. Inserisci:
   • Nome: “json2video-mcp” (o un nome a piacere)
   • Tipo: “command”
   • Comando:

     env JSON2VIDEO_API_KEY=your_api_key_here npx -y @omerrgocmen/json2video-mcp
     

5. In alternativa, aggiungi alla tua configurazione globale MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "json2video-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
         "env": {
           "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. Sostituisci your_api_key_here con la tua vera API key json2video (ottenibile da json2video.com).
7. Aggiorna l’elenco dei server MCP dopo il salvataggio.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione per Cline è menzionata nel repository o nella README.

Protezione delle API Key

• Le API key devono essere fornite tramite la variabile d’ambiente JSON2VIDEO_API_KEY.

• Esempio (nella configurazione JSON):

  {
    "mcpServers": {
      "json2video-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
        "env": {
          "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
  

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "json2video-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI può ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “json2video-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

json2video MCP è un server focalizzato e ben documentato per esporre la generazione video come strumento per LLM e agenti. Manca di alcune funzionalità MCP avanzate (come radici, risorse, sampling o template di prompt), ma è semplice da installare e usare per lo scopo previsto. Se hai bisogno solo di strumenti per la generazione video, questo MCP è funzionale e facile da integrare, ma potrebbe non essere estendibile quanto altri.

MCP Score

In base a quanto sopra, valuterei questo server MCP 5/10: È solido per il suo scopo principale, ma manca di funzionalità più ampie dell’ecosistema MCP e di estendibilità.