mcp-meme-sticky Serwer MCP

Co robi serwer MCP “mcp-meme-sticky”?

mcp-meme-sticky to serwer MCP (Model Context Protocol), który umożliwia asystentom AI generowanie własnych memów i konwersję ich na naklejki dla platform takich jak Telegram (wsparcie dla WhatsApp już wkrótce). Stanowi pomost między modelami AI a zewnętrznymi usługami generowania memów, pozwalając deweloperom na integrację tworzenia memów, ich zapisu i konwersji na naklejki bezpośrednio w środowiskach programistycznych. Serwer wykorzystuje takie usługi jak Memegen do szablonów memów i Mediapipe do osadzania tekstów, a także udostępnia narzędzia do zapisywania wygenerowanych memów i automatyzacji konwersji na naklejki przez boty Telegrama. Do kluczowych funkcjonalności nie są wymagane zewnętrzne API, co upraszcza konfigurację i zwiększa prywatność.

Lista promptów

Brak jawnie udokumentowanych szablonów promptów w dostępnych plikach ani README.

Lista zasobów

Brak jawnych zasobów MCP wymienionych w dokumentacji lub plikach repozytorium.

Lista narzędzi

Brak jawnej listy narzędzi (takich jak funkcje w server.py lub podobnych) w dostępnej dokumentacji lub wykazie plików.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Generowanie memów napędzane AI
  Programiści mogą polecić asystentowi wygenerowanie memów na podstawie własnych promptów, wykorzystując LLM-y do wyboru tekstu i wyszukiwania obrazów.
• Tworzenie naklejek na platformy komunikatorów
  Wygenerowane memy można zamienić w naklejki na Telegram, zwiększając ich użyteczność w rozmowach i grupach.
• Automatyczne zapisywanie memów na pulpit
  Serwer umożliwia zapis wygenerowanych memów bezpośrednio na pulpit, usprawniając przepływ pracy z treściami.
• Przepływy pracy z memami wspierane przez LLM
  Włączając LLM-y w proces tworzenia memów, użytkownicy korzystają z naturalnego języka i kreatywnego składania treści.
• Integracja z botami platform
  Serwer obsługuje integrację z botami Telegrama, umożliwiając automatyczną konwersję na naklejki i ich dostarczanie.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona 3.10 oraz uvx.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer mcp-meme-sticky, używając poniższego fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj działanie serwera, sprawdzając dostępność funkcji memów/naklejek.

Zabezpieczanie kluczy API:
Jeśli są potrzebne zmienne środowiskowe lub sekrety, użyj pól env i inputs (przykład):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sticky": {
      "command": "uvx",
      "args": [...],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
      },
      "inputs": {
        "another": "env:ANOTHER_SECRET"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Pythona 3.10 oraz uvx, jeśli jeszcze ich nie masz.
2. Otwórz konfigurację serwera MCP Claude’a.
3. Dodaj mcp-meme-sticky jak poniżej:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Claude’a.
5. Sprawdź dostępność funkcji generowania memów i konwersji na naklejki.

Zabezpieczanie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych jak wyżej.

Cursor

1. Upewnij się, że Python 3.10 oraz uvx są zainstalowane.
2. Otwórz plik konfiguracyjny MCP dla Cursor.
3. Wstaw poniższy fragment JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
5. Potwierdź dostępność serwera w interfejsie Cursor.

Zabezpieczanie kluczy API:
Dodaj wymagane klucze w env oraz inputs w razie potrzeby.

Cline

1. Zainstaluj Pythona 3.10 oraz uvx.
2. Otwórz konfigurację serwera MCP Cline.
3. Dodaj mcp-meme-sticky:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Przetestuj polecenia memów i naklejek.

Zabezpieczanie kluczy API:
Skonfiguruj sekrety przez env i inputs jak pokazano powyżej.

Jak używać tego MCP we flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "mcp-sticky": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.example/sciezka/do/mcp"
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by “mcp-sticky” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Przegląd

Na podstawie dostępnych informacji, mcp-meme-sticky to wyspecjalizowany, praktyczny serwer MCP do przepływów memów i naklejek, lecz brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i narzędzi. Główna funkcjonalność jest jasna, a konfiguracja prosta, jednak brakuje głębszych detali integracyjnych. Ogólnie oceniam dokumentację i użyteczność deweloperską tego serwera MCP na 5/10.

Ocena MCP