json2video MCP-server

json2video MCP-server

Koble KI-arbeidsflytene dine til json2video for sømløs, automatisert videolaging og overvåking med FlowHunt.

Hva gjør “json2video” MCP-serveren?

json2video MCP (Model Context Protocol) serveren fungerer som en bro mellom KI-assistenter og json2video API, og muliggjør programmert videogenerering gjennom naturlig språk eller agentdrevne arbeidsflyter. Ved å eksponere verktøy for videogenerering og statuskontroll, lar denne MCP-serveren utviklere, LLM-er og automatiseringsagenter lage, tilpasse og overvåke videoprosjekter med strukturert JSON. Serveren støtter rike scene- og elementmuligheter—inkludert tekst, bilder, lyd, komponenter og undertekster—og er ideell for dynamisk videoinnholdsproduksjon. Designet for sømløs integrasjon med MCP-kompatible plattformer, øker json2video MCP-serveren utviklerproduktiviteten ved å forenkle tilgang til asynkron videorendering og prosjektstyring, alt sikret med API-nøkkelautentisering og omfattende feilhåndtering.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP “ressurser” er dokumentert eller beskrevet i repositoriet eller README.

Liste over verktøy

  • generate_video
    Oppretter et videoprosjekt ved hjelp av json2video API. Lar deg tilpasse detaljert ved å spesifisere flere scener og elementer (tekst, bilder, video, lyd, HTML, undertekster osv.). Returnerer en prosjekt-ID for oppfølging.
  • get_video_status
    Sjekker renderstatus på et tidligere innsendt videoprosjekt via prosjekt-ID, og muliggjør asynkrone arbeidsflyter og fremdriftsovervåking.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Automatisert videogenerering
    Utviklere og agenter kan lage markedsførings-, utdannings- eller sosiale medievideoer programmert, redusere manuell redigering og muliggjøre rask iterasjon av innhold.
  • Dynamisk scenekomposisjon
    LLM-drevne arbeidsflyter kan sette sammen komplekse videoer ved å dynamisk spesifisere scener og medieelementer, egnet for personaliserte eller datadrevne videoresultater.
  • Statusovervåking for lange renderinger
    Asynkron rendering lar agenter sjekke og rapportere status på videolaging, og gir bedre brukeropplevelse i applikasjoner som krever fremdriftsvisning.
  • Integrasjon med KI-innholdspipelines
    Passer lett inn i større, flertrinns KI-arbeidsflyter hvor video er et steg—f.eks. oppsummere innhold, generere grafikk og automatisk sette sammen ferdige videoer.
  • Komponentbasert videoproduksjon
    Gjør det mulig å generere sammensatte videoer ved å kombinere tekst, grafikk, lyd og undertekster—nyttig for tilgjengelighet og lokaliseringsarbeidsflyter.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen oppsettsinstruksjoner for Windsurf er nevnt i repositoriet eller README.

Claude

Ingen oppsettsinstruksjoner for Claude er nevnt i repositoriet eller README.

Cursor

  1. Åpne Cursor-innstillinger.
  2. Gå til Features > MCP Servers.
  3. Klikk “+ Add New MCP Server”.
  4. Skriv inn:
    • Navn: “json2video-mcp” (eller et ønsket navn)
    • Type: “command”
    • Command:
      env JSON2VIDEO_API_KEY=your_api_key_here npx -y @omerrgocmen/json2video-mcp
      
  5. Alternativt, legg til i din globale MCP-serverkonfigurasjon:
    {
      "mcpServers": {
        "json2video-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
          "env": {
            "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      }
    }
    
  6. Bytt ut your_api_key_here med din faktiske json2video API-nøkkel (kan hentes fra json2video.com).
  7. Oppdater MCP-serverlisten etter lagring.

Cline

Ingen oppsettsinstruksjoner for Cline er nevnt i repositoriet eller README.

Sikring av API-nøkler

  • API-nøkler må oppgis via miljøvariabelen JSON2VIDEO_API_KEY.

  • Eksempel (i konfigurasjons-JSON):

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til KI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I MCP-systemkonfigurasjonsseksjonen limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan KI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dets funksjoner og egenskaper. Husk å endre “json2video-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server, og erstatt URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktFunnet i README.md
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler dokumentert
Liste over ressurserIngen eksplisitte MCP “ressurser” beskrevet
Liste over verktøygenerate_video, get_video_status
Sikring av API-nøklerAPI-nøkkel via env-var, beskrevet i README.md og eksempler
Sampling-støtte (mindre viktig for vurdering)Ingen indikasjon på sampling-støtte i repo/dokumentasjon

Vår mening

json2video MCP er en fokusert, godt dokumentert server for å eksponere videogenerering som verktøy for LLM-er og agenter. Den mangler noen avanserte MCP-funksjoner (som roots, ressurser, sampling eller prompt-maler), men er enkel å installere og bruke til sitt formål. Hvis du bare trenger videogenereringsverktøy, er denne MCP-en funksjonell og lett å integrere, men kanskje ikke like utvidbar som andre.

MCP-score

Har en LICENSE
Har minst ett verktøy
Antall forks1
Antall stjerner17

Basert på det over, vurderer jeg denne MCP-serveren til 5/10: Den er funksjonell for sitt kjerneformål, men mangler bredere MCP-økosystemfunksjoner og utvidbarhet.

Vanlige spørsmål

Hva gjør json2video MCP-serveren?

Den kobler FlowHunt og KI-agenter til json2video API, slik at man kan automatisere videolaging og statusovervåking via verktøy for å generere videoer og sjekke fremdriften på rendering. Utviklere og LLM-er kan lage komplekse, dynamiske videoer med scener, tekst, bilder, lyd og undertekster—alt via strukturert JSON.

Hvilke verktøy tilbyr denne MCP-serveren?

Den tilbyr to hovedverktøy: generate_video (for å lage videoer ved å angi scener og elementer) og get_video_status (for å sjekke renderstatus for et videoprosjekt via prosjekt-ID).

Hvordan sikrer jeg API-nøkkelen min?

Oppgi din json2video API-nøkkel via miljøvariabelen JSON2VIDEO_API_KEY. Dette kan settes i MCP-serverkonfigurasjonen din, slik at nøkkelen ikke eksponeres i kode eller logger.

Hva slags arbeidsflyter egner json2video MCP-serveren seg best for?

Den er ideell for automatisert eller personlig tilpasset videoinnhold, som markedsføring, utdanning, sosiale medier, og enhver arbeidsflyt hvor LLM-er eller agenter setter sammen eller tilpasser videoprosjekter programmert.

Hvordan integrerer jeg MCP-serveren i FlowHunt-flows?

Legg til en MCP-komponent i flowen, konfigurer den med MCP-serverdetaljene dine (inkludert transport og URL), og koble den til KI-agenten din. Agenten kan da bruke alle tilgjengelige verktøy fra json2video MCP i arbeidsflyten din.

Støtter denne MCP-serveren prompt-maler eller ressurser?

Nei, prompt-maler og eksplisitte MCP-ressurser er foreløpig ikke dokumentert eller støttet i denne serveren.

Automatiser videolaging med json2video MCP i FlowHunt

Strømlinjeform innholdspipelinen din—generer, tilpass og overvåk videoer programmert med json2video MCP-server i FlowHunt.

Lær mer

JSON MCP-server
JSON MCP-server

JSON MCP-server

JSON MCP-serveren for FlowHunt gjør det mulig for AI-agenter og utviklere å forespørre, filtrere og manipulere JSON-datakilder ved hjelp av standardiserte verkt...

4 min lesing
AI MCP Servers +6
Video Editor MCP Server
Video Editor MCP Server

Video Editor MCP Server

Video Editor MCP Server kobler FlowHunt sine AI-agenter og arbeidsflyter til Video Jungle-plattformen, og muliggjør automatisert videoopplasting, søk, metadata-...

4 min lesing
AI Video Editing +4
OpenCV MCP Server
OpenCV MCP Server

OpenCV MCP Server

OpenCV MCP Server kobler OpenCVs kraftige bilde- og videobehandlingsverktøy med AI-assistenter og utviklerplattformer via Model Context Protocol (MCP). Aktiver ...

4 min lesing
OpenCV MCP Server +4