Placid.app MCP-server

Hva gjør “Placid.app” MCP-serveren?

Placid.app MCP-serveren er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) designet for å integrere med Placid.app API. Denne serveren fungerer som en bro, som lar AI-assistenter og klienter liste tilgjengelige designmaler og generere bilde- eller videokreativer programmessig. Ved å eksponere Placids kraftige mal- og mediagenereringsfunksjoner som MCP-verktøy, muliggjør den strømlinjeformet kreativ automatisering innen AI-drevne utviklingsprosesser. Utviklere kan bruke denne serveren til å automatisere produksjon av markedsføringsmedia, dynamisk fylle ut maler med innhold og administrere designressurser – samtidig som sikker API-token-håndtering og robust feilhåndtering ivaretas. Serveren gir en effektiv måte å inkorporere visuell og videoressursgenerering direkte i LLM-drevne miljøer.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i dokumentasjonen eller koden.

Liste over verktøy

• placid_list_templates
  Lister tilgjengelige Placid-maler, med mulighet for filtrering etter kolleksjons-ID, egendefinerte referansedata eller tagger. Returnerer maldetaljer, inkludert tittel, ID, forhåndsvisningsbilde, tilgjengelige lag og tagger.

Andre verktøy (for eksempel for å generere bilder/videoer) er antydet i funksjonene, men ikke eksplisitt dokumentert i README eller synlige kodeutdrag.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert produksjon av markedsføringsinnhold
  Utviklere kan automatisere opprettelsen av merkevarebilder og videoer for kampanjer ved å fylle ut maldetaljer og ressurser programmessig.
• Dynamisk generering av ressurser for sosiale medier
  Generer raskt delbare visuelle for sosiale medier med oppdatert innhold og malbiblioteker, og strømlinjeform innholdspipelinen.
• Personlig kreativ produksjon
  Lag personlige videoer eller bilder for brukere ved å kombinere brukerdata med designmaler – ideelt for e-postkampanjer eller produktanbefalinger.
• Maladministrasjon og utforskning
  List opp og utforsk tilgjengelige Placid-maler, filtrer etter tagger eller kolleksjoner, og velg den beste for en gitt kreativ oppgave.
• Integrasjon i LLM-drevne designverktøy
  Bruk serveren som backend for AI-assistenter eller LLM-drevne apper som trenger å generere og foreslå kreative ressurser i sanntid.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js (v18+) er installert på systemet ditt.
2. Åpne konfigurasjonsfilen for Windsurf.
3. Legg til Placid MCP-serveren med følgende JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Installer Node.js (v18+) hvis det ikke allerede er gjort.
2. Bruk den anbefalte installasjonskommandoen:

   npx -y @smithery/cli install @felores/placid-mcp-server --client claude
   

3. Eller, oppdater Claude Desktop-innstillingene manuelt med:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre innstillingene og start Claude på nytt.
5. Bekreft at Placid MCP-serveren er tilgjengelig.

Cursor

1. Forsikre deg om at Node.js (v18+) er installert.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
3. Sett inn følgende i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk servertilkoblingen.

Cline

1. Installer Node.js (v18+) om nødvendig.
2. Rediger Cline-innstillingsfilen for å inkludere:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

3. Lagre filen og start Cline på nytt.
4. Sørg for at Placid MCP-serveren er registrert.

Sikring av API-nøkler

Bruk alltid miljøvariabler for å lagre API-nøkler sikkert i konfigurasjonen din:

{
  "mcpServers": {
    "placid": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        // andre konfigurasjonsvalg om nødvendig
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

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

{
  "placid": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigurert, vil AI-agenten kunne bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “placid” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon tilbyr Placid.app MCP-serveren et fokusert, praktisk verktøy for kreativ automatisering, men mangler grundig dokumentasjon om ressurser, prompt-maler og avanserte MCP-funksjoner som sampling eller roots.

Vår mening

Denne MCP-serveren passer godt for team som trenger kreativ automatisering og malhåndtering med LLM-integrasjon. Dokumentasjonen er tydelig for oppsett, men mangler detaljer om prompt-maler, ressurser og avanserte MCP-funksjoner. Totalt sett er den funksjonell og pålitelig for sitt tiltenkte bruk, men ikke like funksjonsrik som noen alternativer.

MCP-score

Vurdering: 6/10
Prosjektet er praktisk og åpen kildekode, med en tydelig oppsettprosess og minst ett fungerende verktøy, men ville hatt nytte av mer omfattende dokumentasjon og avanserte MCP-funksjoner.