json2video MCP Server

Do czego służy serwer “json2video” MCP?

Serwer json2video MCP (Model Context Protocol) działa jako pomost między asystentami AI a API json2video, umożliwiając programistyczne tworzenie wideo poprzez naturalny język lub przepływy sterowane przez agentów. Udostępniając narzędzia do generowania wideo i sprawdzania statusu, ten serwer MCP pozwala deweloperom, LLM-om i agentom automatyzacji na tworzenie, personalizowanie i monitorowanie projektów wideo przy użyciu strukturalnego JSON-a. Serwer obsługuje rozbudowane możliwości scen i elementów — w tym tekst, obrazy, dźwięk, komponenty i napisy — co czyni go idealnym do dynamicznego generowania treści wideo. Zaprojektowany do bezproblemowej integracji z platformami kompatybilnymi z MCP, json2video MCP Server zwiększa produktywność deweloperów, usprawniając dostęp do asynchronicznego renderowania wideo i zarządzania projektami, wszystko zabezpieczone uwierzytelnianiem kluczem API i kompleksową obsługą błędów.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie są wyraźnie wymienione żadne szablony promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani README nie są udokumentowane ani opisane jawne zasoby MCP „Resources”.

Lista narzędzi

• generate_video
  Tworzy projekt wideo przy użyciu API json2video. Pozwala na szczegółową personalizację przez wskazanie wielu scen i elementów (tekst, obrazy, wideo, dźwięk, HTML, napisy itp.). Zwraca identyfikator projektu do śledzenia.
• get_video_status
  Sprawdza status renderowania wcześniej zgłoszonego projektu wideo po identyfikatorze projektu, umożliwiając asynchroniczne przepływy pracy i monitorowanie postępu.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne generowanie treści wideo
  Programiści i agenci mogą programistycznie generować filmy marketingowe, edukacyjne lub do mediów społecznościowych, ograniczając ręczną edycję i umożliwiając szybkie iteracje treści.
• Dynamiczna kompozycja scen
  Przepływy pracy oparte na LLM mogą dynamicznie budować złożone filmy poprzez wskazanie scen i elementów multimedialnych, nadając się do personalizowanych lub opartych na danych wideo.
• Monitorowanie statusu długich renderów
  Asynchroniczne renderowanie wideo pozwala agentom sprawdzać i raportować status tworzenia wideo, poprawiając doświadczenie użytkownika w aplikacjach wymagających informacji o postępie.
• Integracja z pipeline’ami treści AI
  Łatwo wpisuje się w większe, wieloetapowe przepływy AI, gdzie wideo jest jednym z etapów — np. podsumowanie treści, generowanie wizualizacji i automatyczne składanie końcowych filmów.
• Składanie wideo z komponentów
  Umożliwia kompozycyjne generowanie filmów przez łączenie tekstu, grafiki, dźwięku i napisów, co jest przydatne w przepływach dostępności i lokalizacji.

Jak skonfigurować

Windsurf

W repozytorium ani README nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

W repozytorium ani README nie podano instrukcji konfiguracji dla Claude.

Cursor

1. Otwórz Ustawienia Cursor.
2. Przejdź do Funkcje > MCP Servers.
3. Kliknij “+ Dodaj nowy MCP Server”.
4. Wprowadź:
   • Nazwa: “json2video-mcp” (lub dowolna wybrana)
   • Typ: “command”
   • Komenda:

     env JSON2VIDEO_API_KEY=your_api_key_here npx -y @omerrgocmen/json2video-mcp
     

5. Alternatywnie, dodaj do swojej globalnej konfiguracji serwera MCP:

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

6. Zamień your_api_key_here na swój rzeczywisty klucz API json2video (dostępny na json2video.com ).
7. Po zapisaniu odśwież listę serwerów MCP.

Cline

W repozytorium ani README nie podano instrukcji konfiguracji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

• Klucze API muszą być przekazane przez zmienną środowiskową JSON2VIDEO_API_KEY.

• Przykład (w konfiguracji JSON):

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane swojego serwera MCP korzystając z tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “json2video-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL adresem Twojego serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

json2video MCP to skoncentrowany, dobrze udokumentowany serwer, który udostępnia generowanie wideo jako narzędzie dla LLM-ów i agentów. Brakuje mu niektórych zaawansowanych funkcji MCP (takich jak roots, resources, sampling czy szablony promptów), ale jest prosty w instalacji i użyciu w swoim zakresie. Jeśli potrzebujesz wyłącznie narzędzi do generowania wideo, ten MCP jest funkcjonalny i łatwy w integracji, choć może nie być tak rozbudowany jak inne.

Ocena MCP

Na podstawie powyższego oceniam ten serwer MCP na 5/10: Jest funkcjonalny dla swojego głównego celu, ale brakuje mu szerszych funkcji ekosystemu MCP i możliwości rozbudowy.