ShaderToy-MCP向けAIエージェント

ShaderToy-MCPを統合し、AIワークフローに高度なシェーダー生成・検索機能を追加しましょう。Claudeなどの大規模言語モデルをModel Context Protocol（MCP）経由でShaderToyと接続し、シェーダー情報の即時取得、複雑なシェーダーコード生成、賢い検索をShaderToyエコシステムから直接実現します。開発者、デジタルアーティスト、AI搭載クリエイティブツールに最適で、シェーダーを活用したビジュアルコンテンツ制作の自動化・高度化が可能です。

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シェーダーの検索と解析を自動化

AI駆動のクエリでShaderToy上の任意のシェーダー情報を素早く取得。ShaderToy-MCPサーバーは大規模言語モデルとShaderToyの膨大なライブラリをつなぎ、手間のかかる調査や取得、解析作業を効率化します。シェーダーのメタデータやソースコード、クリエイター情報も即座に取得でき、パイプラインをスムーズに。

即時シェーダー情報.: AIクエリでShaderToyのあらゆるシェーダーの詳細なメタデータやコードを取得。
スマート検索.: 自然言語プロンプトでShaderToy全体から関連するシェーダーを検索可能。
シームレスなLLM連携.: Claudeなど人気のLLMをShaderToyに接続し、シェーダー検索の自動化を実現。
生産性向上.: 繰り返しのシェーダー調査作業を自動化し、創造と革新に集中。

AI駆動のシェーダー生成

LLMとShaderToy-MCPの知能を活用し、より複雑なGLSLシェーダーを自動生成。既存シェーダーを読み学習することで、用途に合わせて洗練されたビジュアルエフェクトやアニメーションを効率的に作成できます。

複雑なシェーダー生成.: ShaderToyの既存サンプルをもとに高度なシェーダーコードを自動生成。
サンプルから学習.: AIがShaderToyの公開シェーダーを学習し、より創造的で高品質な出力を実現。
カスタムビジュアルエフェクト.: 海・山・マトリックスレインなど多様なシェーダーを最小限の手作業で素早く作成・応用。

シームレスな連携と開発者向け設計

ShaderToy-MCPはMacとWindows両対応で、Claude Desktopなど人気LLM搭載プラットフォームとも簡単に統合できます。シンプルなセットアップで素早く自動化ワークフローやプロトタイピングを開始でき、開発チームやクリエイターの生産性を加速します。

高速インストール.: Mac・Windows両対応。シンプルな手順ですぐにセットアップ可能。
Claude Desktop連携.: 開発者設定からClaudeに直接接続し、MCPツールへ即時アクセス。

MCP連携

利用可能なShaderToy MCP連携ツール

ShaderToy MCP連携で利用可能なツール一覧：

get_shader_info: ShaderToy上の任意のシェーダーを詳細情報（メタデータやコード含む）とともに取得。
search_shader: 検索プロンプトでShaderToy上のシェーダーを探し、関連サンプルを取得可能。

ShaderToy-MCPでシェーダー制作を加速

ClaudeなどのLLMをShaderToyに簡単接続し、複雑なシェーダーの生成・検索・解析をデスクトップから直接実現。シームレスな連携と強力な自動化で新しいクリエイティブの可能性を広げましょう。

Get started 詳細はこちら

ShaderToy-MCPとは

ShaderToy-MCPは、Claudeのような大規模言語モデル（LLM）と、GLSLシェーダーの作成・実行・共有で人気のShaderToyプラットフォームをつなぐためのMCP（Model Context Protocol）サーバーです。ShaderToy-MCPはLLMからShaderToyのウェブページ全体をクエリ・読み取りできるようにし、AIによるシェーダー生成・操作・解析を可能にします。ShaderToyの創造的コーディング環境をAIに公開することで、ShaderToy-MCPはシェーダー自動生成・データ抽出・高度なプログラム制御を研究・創作・教育用途で実現します。

できること

ShaderToy-MCPで実現できること

ShaderToy-MCPにより、ユーザーやAIエージェントはShaderToyと高度に連携し、創造的コーディングや自動化、シェーダー研究の新たな可能性が広がります。

シェーダー検索の自動化: ShaderToyのウェブページをプログラムで取得・探索し、新しいシェーダーを発見。
AIによるシェーダー生成: AIがGLSLシェーダーを解析・生成・洗練し、ShaderToy上で活用。
教育連携: LLMをチューターやアシスタントとして活用し、学習者向けにシェーダーコードの説明・修正・生成を支援。
高度なビジュアルエフェクト研究: AIがシェーダーの実験・組み合わせを行い、グラフィックスプログラミングの限界に挑戦。
シェーダーデータの抽出・可視化: シェーダーのメタデータ、プレビュー画像、統計データをプログラムで取得・処理。

AIエージェントがShaderToy-MCPで得られるメリット

LLMとShaderToyをシームレスにつなぐことで、AIエージェントが高度なシェーダーコードを自律的に探索・生成・解析できるようになります。これにより、AI駆動のクリエイティブワークフロー、コンピューターグラフィックス研究の自動化、インタラクティブな学習体験が大きく進化します。