
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...
Koble KI-arbeidsflytene dine til json2video for sømløs, automatisert videolaging og overvåking med FlowHunt.
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.
Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i repositoriet eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte MCP “ressurser” er dokumentert eller beskrevet i repositoriet eller README.
Ingen oppsettsinstruksjoner for Windsurf er nevnt i repositoriet eller README.
Ingen oppsettsinstruksjoner for Claude er nevnt i repositoriet eller README.
env JSON2VIDEO_API_KEY=your_api_key_here npx -y @omerrgocmen/json2video-mcp
{
"mcpServers": {
"json2video-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
"env": {
"JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
your_api_key_here
med din faktiske json2video API-nøkkel (kan hentes fra json2video.com).Ingen oppsettsinstruksjoner for Cline er nevnt i repositoriet eller README.
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"
}
}
}
}
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Funnet i README.md |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen prompt-maler dokumentert |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP “ressurser” beskrevet |
Liste over verktøy | ✅ | generate_video, get_video_status |
Sikring av API-nøkler | ✅ | API-nøkkel via env-var, beskrevet i README.md og eksempler |
Sampling-støtte (mindre viktig for vurdering) | ⛔ | Ingen indikasjon på sampling-støtte i repo/dokumentasjon |
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.
Har en LICENSE | ⛔ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 1 |
Antall stjerner | 17 |
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.
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.
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).
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.
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.
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.
Nei, prompt-maler og eksplisitte MCP-ressurser er foreløpig ikke dokumentert eller støttet i denne serveren.
Strømlinjeform innholdspipelinen din—generer, tilpass og overvåk videoer programmert med json2video MCP-server i FlowHunt.
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...
Video Editor MCP Server kobler FlowHunt sine AI-agenter og arbeidsflyter til Video Jungle-plattformen, og muliggjør automatisert videoopplasting, søk, metadata-...
OpenCV MCP Server kobler OpenCVs kraftige bilde- og videobehandlingsverktøy med AI-assistenter og utviklerplattformer via Model Context Protocol (MCP). Aktiver ...