ShaderToy MCP Server

Co robi “ShaderToy” MCP Server?

ShaderToy-MCP to serwer MCP (Model Context Protocol) zaprojektowany do połączenia asystentów AI z ShaderToy, popularną stroną do tworzenia, uruchamiania i udostępniania shaderów GLSL. Łącząc modele LLM (Large Language Models) jak Claude z ShaderToy przez MCP, serwer pozwala AI zapytywać i czytać całe strony ShaderToy, umożliwiając generowanie i udoskonalanie złożonych shaderów wykraczających poza możliwości samodzielne. Ta integracja usprawnia workflow dla artystów shaderów i deweloperów AI, dając płynny dostęp do treści ShaderToy, ułatwiając bardziej zaawansowane tworzenie, eksplorowanie i udostępnianie shaderów.

Lista promptów

W repozytorium nie podano informacji o szablonach promptów.

Lista źródeł

W dostępnych plikach i dokumentacji nie znaleziono jawnych definicji źródeł.

Lista narzędzi

W repozytorium nie ma jawnej listy narzędzi ani pliku server.py z opisem narzędzi MCP.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Generowanie shaderów: Umożliwia asystentom AI tworzenie złożonych shaderów GLSL poprzez zapytania do repozytorium ShaderToy oraz korzystanie z kontekstu stron internetowych jako inspiracji lub odniesienia.
• Eksploracja shaderów: Pozwala użytkownikom na efektywniejsze eksplorowanie i analizowanie shaderów ShaderToy za pomocą podsumowań i wyjaśnień AI.
• Kreatywna pomoc w kodowaniu: AI może pomagać w debugowaniu lub rozbudowie kodu shaderów, uzyskując dostęp do przykładów ShaderToy i dokumentacji przez MCP.
• Prezentacja shaderów stworzonych przez AI: Ułatwia udostępnianie wygenerowanych przez AI shaderów bezpośrednio na ShaderToy, domykając pętlę między tworzeniem przez AI a społecznością.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js i Windsurf są zainstalowane.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny .windsurf/config.json.
3. Dodaj ShaderToy MCP Server używając poniższego fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację w interfejsie Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że Claude i Node.js są zainstalowane.
2. Edytuj ustawienia config.json Claude.
3. Wstaw konfigurację ShaderToy MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Claude.
5. Potwierdź obecność serwera w interfejsie Claude.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i Cursor.
2. Znajdź cursor.config.json w katalogu użytkownika.
3. Dodaj ten fragment:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Upewnij się, że ShaderToy MCP Server pojawia się na liście serwerów.

Cline

1. Zainstaluj Node.js i Cline.
2. Otwórz plik .cline/config.json.
3. Dodaj ShaderToy MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Zweryfikuj działanie serwera przez diagnostykę Cline.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API (Przykład)

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

Uwaga: Klucze API przechowuj w zmiennych środowiskowych dla bezpieczeństwa.

Jak używać tego MCP we flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “shadertoy” na właściwą nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić adres URL na własny adres serwera.

Przegląd

Na podstawie powyższego ShaderToy-MCP zapewnia jasny przegląd i instrukcję konfiguracji, lecz brakuje mu dokumentacji szablonów promptów, narzędzi i źródeł. Jego główną wartością jest połączenie LLM z ShaderToy, jednak przydałaby się szersza dokumentacja i jawne wsparcie funkcji MCP. Dałbym temu serwerowi MCP ocenę 4/10 za ogólną użyteczność i dokumentację MCP.

Ocena MCP