mcp-meme-sticky MCPサーバー

「mcp-meme-sticky」MCPサーバーとは？

mcp-meme-stickyは、AIアシスタントがカスタムミームを生成し、Telegram（今後WhatsAppにも対応予定）向けにステッカーへ変換できるMCP（Model Context Protocol）サーバーです。AIモデルと外部ミーム生成サービスの橋渡し役を担い、開発者はミーム作成・保存・ステッカー変換ワークフローを開発環境に直接統合できます。MemegenによるミームテンプレートやMediapipeによるテキスト埋め込みなどのサービスを利用し、生成ミームの保存やTelegramボットによる自動ステッカー変換ツールも提供します。コア機能で外部APIは不要なので、セットアップが簡単でプライバシーも守られます。

プロンプト一覧

利用可能なファイルやREADMEには明示的なプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

ドキュメントやリポジトリファイルには明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

サーバー.pyなどに関する明確なツール（関数等）のリストは、利用可能なドキュメントやファイルに記載がありません。

このMCPサーバーのユースケース

• AIによるミーム自動生成
  開発者はアシスタントにカスタムプロンプトでミーム生成を指示でき、LLMでテキスト選択や画像検索を活用できます。
• メッセージングプラットフォーム向けステッカー作成
  生成したミームをTelegram用ステッカーへ変換でき、チャットやグループで使えます。
• デスクトップへのミーム自動保存
  サーバーは生成ミームを直接デスクトップに保存でき、コンテンツ制作のワークフローを効率化します。
• LLM活用のミームワークフロー
  ミーム生成プロセスにLLMを組み込むことで、自然言語入力や創造的なコンテンツ作成が可能です。
• ボット向けプラットフォーム統合
  Telegramボットとの連携により、自動ステッカー変換や配信も対応しています。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.10とuvxがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. 以下のJSONスニペットでmcp-meme-stickyサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. サーバーが稼働し、ミームやステッカー機能が利用可能か確認します。

APIキーのセキュリティ管理:
環境変数やシークレットが必要な場合は、envやinputsフィールドを使用します（例）:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sticky": {
      "command": "uvx",
      "args": [...],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
      },
      "inputs": {
        "another": "env:ANOTHER_SECRET"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Python 3.10とuvxがインストールされていることを確認します。
2. ClaudeのMCPサーバー設定を開きます。
3. 下記のようにmcp-meme-stickyを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. ミーム生成やステッカー変換機能を確認します。

APIキーのセキュリティ管理:
上記と同様に環境変数を使用してください。

Cursor

1. Python 3.10とuvxがインストールされていることを確認します。
2. CursorのMCPサーバー設定ファイルを開きます。
3. 以下のJSONを挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursorインターフェースでサーバーが利用可能か確認します。

APIキーのセキュリティ管理:
必要に応じてenvやinputsにキーを追加してください。

Cline

1. Python 3.10とuvxをインストールします。
2. ClineのMCPサーバー設定を開きます。
3. mcp-meme-stickyを以下のように追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動します。
5. ミーム・ステッカーコマンドをテストします。

APIキーのセキュリティ管理:
上記のようにenvやinputsでシークレットを設定してください。

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションに、次のJSON形式でMCPサーバー情報を挿入してください。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセスできます。“mcp-sticky"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

提供された情報に基づくと、mcp-meme-stickyはミームとステッカーワークフローに特化した実用的なMCPサーバーですが、プロンプトやリソース、ツールの詳細なドキュメントは不足しています。コア機能は明確でセットアップも簡単ですが、さらなる統合のための詳細はありません。総合的に、ドキュメントと開発者向けの使いやすさ評価は5/10です。

MCPスコア