
GibsonAI MCP Server
De GibsonAI MCP Server verbindt AI-assistenten met je GibsonAI-projecten en -databases, waardoor beheer van schema's, queries, deployments en meer via natuurlij...
Integreer Gyazo-afbeelding zoeken, uploaden en metadata-beheer in AI-workflows met de Gyazo MCP Server voor naadloze automatisering en verhoogde productiviteit.
De Gyazo MCP (Model Context Protocol) Server is een op TypeScript gebaseerd hulpmiddel dat AI-assistenten in staat stelt om naadloos toegang te krijgen tot en interactie te hebben met Gyazo-afbeeldingen via het Model Context Protocol. Het fungeert als een brug tussen AI-clients en de Gyazo-afbeeldingshostingsdienst, stelt Gyazo-afbeeldingen beschikbaar als bronnen en biedt diverse tools voor het zoeken, ophalen, uploaden en beheren van afbeeldingsinhoud en metadata. Door Gyazo te integreren met ontwikkelworkflows, stelt deze MCP-server AI-assistenten in staat om taken te automatiseren zoals het ophalen van recente schermafbeeldingen, het zoeken van afbeeldingen op trefwoord of metadata, en het uploaden van nieuwe afbeeldingen—terwijl belangrijke contextuele informatie zoals OCR-gegevens en herkomst van de afbeelding behouden blijft. Dit verhoogt de productiviteit en maakt rijkere, afbeeldinggedreven AI-interacties mogelijk in omgevingen die MCP ondersteunen.
Er worden geen prompt-templates expliciet genoemd in de repository.
gyazo-mcp://
URI’sEr worden geen Windsurf-specifieke instructies verstrekt in de repository.
GYAZO_ACCESS_TOKEN
omgevingsvariabele.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"gyazo-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@notainc/gyazo-mcp-server"],
"env": {
"GYAZO_ACCESS_TOKEN": "your-access-token-here"
}
}
}
}
"env": {
"GYAZO_ACCESS_TOKEN": "your-access-token-here"
}
Er worden geen Cursor-specifieke instructies verstrekt in de repository.
Er worden geen Cline-specifieke instructies verstrekt in de repository.
Gebruik van MCP in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en koppel je deze aan je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met behulp van dit JSON-formaat:
{
"gyazo-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “gyazo-mcp-server” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschrijft Gyazo MCP voor AI-gedreven Gyazo-afbeeldingsintegratie |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gespecificeerd |
Lijst van Bronnen | ✅ | Gyazo-afbeeldingen, metadata, OCR, originele inhoud |
Lijst van Tools | ✅ | gyazo_search, gyazo_image, gyazo_latest_image, gyazo_upload |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Gebruikt omgevingsvariabelen voor GYAZO_ACCESS_TOKEN |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen melding van sampling-ondersteuning in beschikbare documentatie |
Roots-ondersteuning: ⛔ (Geen melding in beschikbare documentatie/repository)
Op basis van de beschikbare documentatie en repository-inhoud stelt de Gyazo MCP Server duidelijk zijn kernhulpmiddelen en bronnen beschikbaar, biedt duidelijke installatie-instructies voor Claude en gebruikt veilige API-sleutelverwerking. Er is echter een gebrek aan informatie voor andere platforms (Windsurf, Cursor, Cline), geen prompt-templates of roots/sampling-informatie, en beperkte expliciete bronbeschrijvingen buiten afbeeldingen.
Voor een typische afbeeldinggerichte MCP-toepassing is deze repository solide voor Claude-integratie, maar zou gebaat zijn bij meer cross-platform en geavanceerde MCP-feature-documentatie.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal forks | 8 |
Aantal sterren | 19 |
Onze mening:
Ik zou de Gyazo MCP Server een 6/10 geven voor algemene MCP-serverfunctionaliteit. Het is goed gedocumenteerd voor Claude en heeft nuttige tools voor Gyazo-afbeeldingsworkflows, maar mist prompt-templates, cross-platform-instructies en expliciete ondersteuning voor geavanceerde MCP-functies als roots en sampling, wat de veelzijdigheid voor bredere MCP-adoptie beperkt.
De Gyazo MCP Server is een op TypeScript gebaseerde service waarmee AI-assistenten toegang hebben tot en beheer kunnen krijgen over Gyazo-afbeeldingen via het Model Context Protocol. Hiermee kunnen afbeeldingen worden gezocht, opgehaald, geüpload en metadata en OCR-informatie uit afbeeldingen worden gehaald.
Het biedt tools zoals gyazo_search (afbeeldingen zoeken op trefwoord of metadata), gyazo_image (afbeelding en metadata ophalen), gyazo_latest_image (de meest recente afbeelding ophalen), en gyazo_upload (afbeeldingen uploaden met metadata).
API-sleutels, specifiek de GYAZO_ACCESS_TOKEN, worden opgeslagen als omgevingsvariabelen in configuratiebestanden, zodat veilige toegang wordt gegarandeerd zonder gevoelige informatie hard te coderen.
De server is goed gedocumenteerd voor Claude, maar algemene MCP-configuratie kan worden aangepast voor andere omgevingen, waaronder FlowHunt, door het MCP-component te gebruiken en het streambare HTTP-eindpunt van de server te specificeren.
Typische gebruikstoepassingen zijn geautomatiseerd ophalen van schermafbeeldingen, zoeken en organiseren van afbeeldingen, uploaden en annoteren van afbeeldingen, het extraheren en gebruiken van metadata, en het bouwen van AI-gedreven visuele workflows.
Automatiseer het zoeken, ophalen en uploaden van afbeeldingen in je AI-workflows met de Gyazo MCP Server. Verhoog je productiviteit met naadloze Gyazo-integratie.
De GibsonAI MCP Server verbindt AI-assistenten met je GibsonAI-projecten en -databases, waardoor beheer van schema's, queries, deployments en meer via natuurlij...
De Contentful MCP Server slaat een brug tussen AI-assistenten en de Contentful Management API, waardoor naadloze contentbewerkingen mogelijk worden—zoals het op...
De Tavily MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en het live web, en biedt geavanceerde realtime zoekopdrachten, data-extractie, website-mapping en cra...