mcp-meme-sticky MCP 서버

“mcp-meme-sticky” MCP 서버는 무엇을 하나요?

mcp-meme-sticky는 MCP(Model Context Protocol) 서버로, AI 어시스턴트가 맞춤형 밈을 생성하고 이를 텔레그램(곧 WhatsApp 지원 예정)과 같은 플랫폼의 스티커로 변환할 수 있게 해줍니다. 이 서버는 AI 모델과 외부 밈 생성 서비스를 연결하는 다리 역할을 하여, 개발자가 밈 생성, 저장, 스티커 변환 워크플로우를 개발 환경 내에서 직접 통합할 수 있도록 지원합니다. 서버는 Memegen(밈 템플릿)과 Mediapipe(텍스트 임베딩)와 같은 서비스를 활용하며, 생성된 밈 저장 및 텔레그램 봇을 통한 스티커 자동화 도구도 제공합니다. 핵심 기능에는 외부 API가 필요 없어, 설치와 사용이 간편하고 개인정보 보호에도 유리합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 파일이나 README에는 프롬프트 템플릿이 명시적으로 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서나 저장소 파일에 명시적인 MCP 리소스 목록이 없습니다.

도구 목록

서버.py 등에서 제공되는 도구(함수) 목록이 문서나 파일에 명시되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• AI 기반 밈 생성
  개발자는 어시스턴트에게 맞춤 프롬프트를 입력하여 밈을 생성하도록 할 수 있으며, LLM을 통해 텍스트 선택과 이미지 쿼리도 가능합니다.
• 메신저 플랫폼용 스티커 제작
  생성된 밈을 텔레그램 스티커로 변환하여, 채팅 및 그룹에서 다양하게 활용할 수 있습니다.
• 데스크탑 밈 자동 저장
  서버가 생성된 밈을 데스크탑에 바로 저장해, 콘텐츠 제작 워크플로우를 간소화합니다.
• LLM 기반 밈 워크플로우
  밈 제작 과정에 LLM이 결합되어, 자연어 입력과 창의적 콘텐츠 조립이 가능합니다.
• 봇을 통한 플랫폼 연동
  텔레그램 봇과 연동해, 스티커 자동 변환 및 전송도 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python 3.10과 uvx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. 아래 JSON 스니펫을 이용해 mcp-meme-sticky 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 밈/스티커 기능이 활성화되었는지 확인하세요.

API 키 보안:
환경 변수나 시크릿이 필요하다면, 아래와 같이 env 와 inputs 필드를 활용하세요:

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

Claude

1. Python 3.10과 uvx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 MCP 서버 설정을 여세요.
3. 아래와 같이 mcp-meme-sticky를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 밈 생성 및 스티커 변환 기능을 확인하세요.

API 키 보안:
위와 같이 환경 변수를 활용하세요.

Cursor

1. Python 3.10과 uvx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 MCP 서버 설정 파일을 여세요.
3. 아래 JSON을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스에서 서버 활성화 여부를 확인하세요.

API 키 보안:
필요 시 env 와 inputs에 키를 추가하세요.

Cline

1. Python 3.10과 uvx를 설치하세요.
2. Cline의 MCP 서버 설정을 여세요.
3. 아래와 같이 mcp-meme-sticky를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 밈 및 스티커 명령을 테스트하세요.

API 키 보안:
위 예시처럼 env와 inputs에 시크릿을 설정하세요.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 활용

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “mcp-sticky"는 실제 MCP 서버 이름으로 변경하고, URL도 본인 서버에 맞게 수정하세요.

개요

제공된 정보를 바탕으로 볼 때, mcp-meme-sticky는 밈 및 스티커 워크플로우에 특화된 실용적 MCP 서버입니다. 다만 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 상세 문서가 부족하며, 핵심 기능은 명확하고 설정도 간단하지만 더 깊은 통합 정보는 부족합니다. 전반적으로 이 MCP 서버의 문서화 및 개발자 사용성은 5/10으로 평가합니다.

MCP 점수