ShaderToy MCP-server

ShaderToy MCP-server

Bygg bro mellom din AI-assistent og ShaderToy for å generere, utforske og dele GLSL-shadere via FlowHunts ShaderToy MCP-server.

Hva gjør “ShaderToy” MCP-serveren?

ShaderToy-MCP er en MCP (Model Context Protocol)-server laget for å bygge bro mellom AI-assistenter og ShaderToy, et populært nettsted for å lage, kjøre og dele GLSL-shadere. Ved å koble LLM-er (Large Language Models) som Claude til ShaderToy via MCP, lar denne serveren AI-en søke og lese hele ShaderToy-nettsider, slik at den kan generere og forbedre komplekse shadere utover sine egne evner. Denne integrasjonen forbedrer utviklingsflyten for shaderkunstnere og AI-utviklere ved å gi sømløs tilgang til ShaderToys innhold, og legger til rette for mer avansert shader-opprettelse, utforskning og deling.

Liste over prompts

Ingen informasjon om prompt-maler er tilgjengelig i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressursdefinisjoner funnet i tilgjengelige filer eller dokumentasjon.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt verktøyliste eller server.py-fil finnes i depotet med detaljer om MCP-verktøy.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Shadergenerering: Gjør det mulig for AI-assistenter å generere komplekse GLSL-shadere ved å søke i ShaderToys arkiv og bruke nettinnhold som inspirasjon eller referanse.
  • Shaderutforskning: Lar brukere utforske og analysere ShaderToy-shadere mer effektivt ved hjelp av AI-drevet oppsummering og forklaring.
  • Kreativ kodehjelp: AI kan hjelpe brukere med feilsøking eller utvidelse av shaderkode ved å få tilgang til ShaderToy-eksempler og dokumentasjon via MCP.
  • Vise frem AI-genererte shadere: Gjør det enkelt å dele AI-genererte shadere direkte til ShaderToy, og lukker sirkelen mellom AI-opprettelse og fellesskapsdeling.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js og Windsurf er installert.
  2. Finn din .windsurf/config.json-konfigurasjonsfil.
  3. Legg til ShaderToy MCP-serveren med følgende JSON-utdrag:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre filen og start Windsurf på nytt.
  5. Verifiser oppsettet i Windsurf-grensesnittet.

Claude

  1. Sørg for at Claude og Node.js er installert.
  2. Rediger Claude sin config.json.
  3. Sett inn ShaderToy MCP-serverkonfigurasjonen:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Claude på nytt.
  5. Bekreft at serveren er tilgjengelig i Claudes grensesnitt.

Cursor

  1. Installer Node.js og Cursor.
  2. Finn cursor.config.json i brukermappen din.
  3. Legg til dette utdraget:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor på nytt.
  5. Sørg for at ShaderToy MCP-serveren vises i serverlisten.

Cline

  1. Installer Node.js og Cline.
  2. Åpne .cline/config.json.
  3. Legg til ShaderToy MCP-serveren:
    {
      "mcpServers": {
        "shadertoy": {
          "command": "npx",
          "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cline på nytt.
  5. Verifiser at serveren kjører via Clines diagnostikk.

Sikre API-nøkler (eksempel)

{
  "mcpServers": {
    "shadertoy": {
      "command": "npx",
      "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "SHADERTOY_API_KEY": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Merk: Lagre API-nøklene dine i miljøvariabler for sikkerhet.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

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 din AI-agent:

FlowHunt MCP flyt

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

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

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


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktOversikt funnet i README.md
Liste over promptsIngen detaljer om prompt-maler
Liste over ressurserIngen eksplisitte MCP-ressursdefinisjoner funnet
Liste over verktøyIngen eksplisitt verktøyliste eller server.py
Sikre API-nøklerEksempel gitt i oppsettinstruksene
Støtte for sampling (mindre viktig for vurdering)Ikke nevnt støtte for sampling

Basert på ovenstående gir ShaderToy-MCP en tydelig oversikt og veiledning for oppsett, men mangler dokumentasjon på prompt-maler, verktøy og ressurser. Dens primære verdi er å koble LLM-er til ShaderToy, men den ville hatt fordel av utvidet dokumentasjon og eksplisitt MCP-funksjonsstøtte. Jeg vil gi denne MCP-serveren 4/10 for generell MCP-nytte og dokumentasjon.

MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall forks3
Antall stjerner21

Vanlige spørsmål

Hva er ShaderToy MCP-serveren?

ShaderToy MCP-serveren er en bro mellom AI-assistenter og ShaderToy, som lar AI-en søke, generere og dele GLSL-shadere ved å få tilgang til ShaderToys innhold og fellesskap gjennom Model Context Protocol.

Hvilke bruksområder støtter denne MCP-serveren?

Den støtter AI-drevet shadergenerering, utforskning, assistanse til kreativ koding og deling av AI-genererte shadere til ShaderToy, noe som forbedrer arbeidsflyten for shaderkunstnere og utviklere.

Er det støtte for prompt-maler eller eksplisitte verktøy?

Nei, nåværende dokumentasjon inneholder ikke prompt-maler eller eksplisitte MCP-verktøy-/ressursdefinisjoner.

Hvordan sikrer jeg API-nøklene mine?

Lagre dine ShaderToy API-nøkler i miljøvariabler og referer til dem i MCP-serverkonfigurasjonen for å holde dem trygge og utenfor kodebasen.

Hva er den samlede dokumentasjons- og MCP-nyttekarakteren?

ShaderToy MCP-serveren har et godt dokumentert oppsett, men mangler dokumentasjon for prompt, verktøy og ressurser. Den får 4/10 for generell MCP-nytte og dokumentasjon.

Koble FlowHunt til ShaderToy med MCP

Superlad AI-arbeidsflytene dine for shader-opprettelse, utforskning og deling ved å integrere ShaderToy MCP-serveren i FlowHunt.

Lær mer

LaunchDarkly MCP-server
LaunchDarkly MCP-server

LaunchDarkly MCP-server

LaunchDarkly MCP-serveren kobler AI-assistenter og agenter til LaunchDarklys plattform for feature management via Model Context Protocol, og muliggjør automatis...

4 min lesing
AI MCP Server +3
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4
BlenderMCP MCP-server
BlenderMCP MCP-server

BlenderMCP MCP-server

BlenderMCP bygger bro mellom Blender og AI-assistenter som Claude, og muliggjør automatisert, AI-drevet 3D-modellering, sceneredigering og ressursforvaltning vi...

4 min lesing
AI 3D Modeling +4