
LaunchDarkly MCP-server
LaunchDarkly MCP-serveren kobler AI-assistenter og agenter til LaunchDarklys plattform for feature management via Model Context Protocol, og muliggjør automatis...
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.
Ingen informasjon om prompt-maler er tilgjengelig i depotet.
Ingen eksplisitte ressursdefinisjoner funnet i tilgjengelige filer eller dokumentasjon.
Ingen eksplisitt verktøyliste eller server.py-fil finnes i depotet med detaljer om MCP-verktøy.
.windsurf/config.json
-konfigurasjonsfil.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
config.json
.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.config.json
i brukermappen din.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
.cline/config.json
.{
"mcpServers": {
"shadertoy": {
"command": "npx",
"args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"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.
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oversikt funnet i README.md |
Liste over prompts | ⛔ | Ingen detaljer om prompt-maler |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressursdefinisjoner funnet |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen eksplisitt verktøyliste eller server.py |
Sikre API-nøkler | ✅ | Eksempel 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.
Har en LISENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 3 |
Antall stjerner | 21 |
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.
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.
Nei, nåværende dokumentasjon inneholder ikke prompt-maler eller eksplisitte MCP-verktøy-/ressursdefinisjoner.
Lagre dine ShaderToy API-nøkler i miljøvariabler og referer til dem i MCP-serverkonfigurasjonen for å holde dem trygge og utenfor kodebasen.
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.
Superlad AI-arbeidsflytene dine for shader-opprettelse, utforskning og deling ved å integrere ShaderToy MCP-serveren i FlowHunt.
LaunchDarkly MCP-serveren kobler AI-assistenter og agenter til LaunchDarklys plattform for feature management via Model Context Protocol, og muliggjør automatis...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
BlenderMCP bygger bro mellom Blender og AI-assistenter som Claude, og muliggjør automatisert, AI-drevet 3D-modellering, sceneredigering og ressursforvaltning vi...