json2video MCP Server

O que faz o “json2video” MCP Server?

O json2video MCP (Model Context Protocol) Server atua como uma ponte entre assistentes de IA e a API json2video, permitindo a criação programática de vídeos por linguagem natural ou fluxos controlados por agentes. Ao expor ferramentas para geração de vídeos e checagem de status, este servidor MCP permite que desenvolvedores, LLMs e agentes de automação criem, personalizem e monitorem projetos de vídeo utilizando JSON estruturado. O servidor suporta recursos avançados de cenas e elementos—including textos, imagens, áudios, componentes e legendas—sendo ideal para a criação de conteúdo dinâmico em vídeo. Projetado para integração fluida com plataformas compatíveis com MCP, o json2video MCP Server aumenta a produtividade do desenvolvedor ao simplificar o acesso à renderização assíncrona de vídeos e ao gerenciamento de projetos, tudo protegido por autenticação via chave de API e tratamento abrangente de erros.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Nenhum “Resource” explícito do MCP está documentado ou descrito no repositório ou README.

Lista de Ferramentas

• generate_video
  Cria um projeto de vídeo utilizando a API json2video. Permite personalização detalhada especificando múltiplas cenas e elementos (texto, imagem, vídeo, áudio, HTML, legendas, etc.). Retorna um ID do projeto para acompanhamento.
• get_video_status
  Verifica o status de renderização de um projeto de vídeo previamente enviado pelo ID do projeto, permitindo fluxos assíncronos e monitoramento de progresso.

Casos de Uso deste MCP Server

• Geração Automatizada de Conteúdo em Vídeo
  Desenvolvedores e agentes podem gerar vídeos de marketing, educacionais ou para redes sociais programaticamente, reduzindo a edição manual e permitindo rápida iteração de conteúdo.
• Composição Dinâmica de Cenas
  Fluxos controlados por LLM podem montar vídeos complexos especificando dinamicamente cenas e elementos de mídia, ideal para saídas personalizadas ou orientadas a dados.
• Monitoramento de Status para Renderizações Longas
  A renderização assíncrona de vídeo permite que agentes chequem e informem o status da criação do vídeo, melhorando a experiência do usuário em aplicações que requerem feedback de progresso.
• Integração com Pipelines de Conteúdo de IA
  Encaixa-se facilmente em fluxos de trabalho de IA multi-etapas onde a saída em vídeo é uma etapa—como sumarização de conteúdo, geração de visuais e compilação automática dos vídeos finais.
• Montagem de Vídeos por Componentes
  Possibilita geração de vídeos por composição, mesclando textos, gráficos, áudios e legendas, útil para acessibilidade e fluxos de localização.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração para Windsurf é mencionada no repositório ou README.

Claude

Nenhuma instrução de configuração para Claude é mencionada no repositório ou README.

Cursor

1. Abra as Configurações do Cursor.
2. Vá em Recursos > MCP Servers.
3. Clique em “+ Adicionar Novo MCP Server”.
4. Preencha:
   • Nome: “json2video-mcp” (ou o nome de sua preferência)
   • Tipo: “command”
   • Comando:

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

5. Alternativamente, adicione à configuração global de MCP server:

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

6. Substitua sua_chave_api_aqui pela sua chave de API real do json2video (obtida em json2video.com).
7. Atualize a lista de MCP servers após salvar.

Cline

Nenhuma instrução de configuração para Cline é mencionada no repositório ou README.

Protegendo Chaves de API

• As chaves de API devem ser fornecidas via variável de ambiente JSON2VIDEO_API_KEY.

• Exemplo (no JSON de configuração):

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

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conecte ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração de MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "json2video-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após configurar, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “json2video-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O json2video MCP é um servidor focado e bem documentado para expor geração de vídeo como ferramenta para LLMs e agentes. Faltam alguns recursos MCP avançados (como roots, resources, sampling ou templates de prompt), mas é simples de instalar e usar para seu objetivo principal. Se você precisa apenas de ferramentas de geração de vídeo, este MCP é funcional e fácil de integrar, mas pode não ser tão extensível quanto outros.

Score MCP

Com base no exposto, avaliaria este MCP server com 5/10: Ele é funcional para seu propósito central, mas carece de recursos mais amplos do ecossistema MCP e de extensibilidade.