mcp-meme-sticky MCP Server

Čo robí MCP server “mcp-meme-sticky”?

mcp-meme-sticky je MCP (Model Context Protocol) server, ktorý umožňuje AI asistentom generovať vlastné memy a premieňať ich na nálepky pre platformy ako Telegram (čoskoro pribudne podpora pre WhatsApp). Slúži ako most medzi AI modelmi a externými službami na generovanie memov, vďaka čomu môžu vývojári integrovať tvorbu memov, ich ukladanie a workflow konverzie na nálepky priamo do svojho vývojového prostredia. Server využíva služby ako Memegen pre šablóny memov a Mediapipe na vloženie textu, a poskytuje nástroje na ukladanie vygenerovaných memov a automatizáciu konverzie na nálepky prostredníctvom Telegram botov. Na základné funkcie nie sú potrebné žiadne externé API, čo zjednodušuje nastavenie a je priaznivé pre súkromie.

Zoznam šablón/promptov

Žiadne šablóny promptov nie sú výslovne zdokumentované v dostupných súboroch alebo README.

Zoznam zdrojov

V dokumentácii ani v repozitári nie sú explicitne uvedené MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

V dostupnej dokumentácii ani zoznamoch súborov nie je uvedený explicitný zoznam nástrojov (napr. funkcií v server.py alebo podobne).

Príklady použitia tohto MCP servera

• AI-generovaná tvorba memov
  Vývojári môžu inštruovať asistenta, aby na základe vlastného promptu generoval memy, pričom LLM vyberie text aj obrázky.
• Tvorba nálepiek pre messaging platformy
  Vygenerované memy možno konvertovať na nálepky pre Telegram, čím sa rozšíri ich využitie v chatoch a skupinách.
• Automatizované ukladanie memov na plochu
  Server dokáže ukladať vygenerované memy priamo na pracovnú plochu pre zjednodušenie tvorby obsahu.
• LLM obohatené workflowy memov
  Zapojením LLM do procesu tvorby memov získate výhody prirodzeného jazyka a kreatívne skladanie obsahu.
• Integrácia pre botov na platformách
  Server podporuje integráciu s Telegram botmi, čím umožňuje automatizovanú konverziu a doručovanie nálepiek.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.10 a uvx.
2. Otvorte konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte server mcp-meme-sticky pomocou tohto JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že server beží, skontrolovaním dostupnosti funkcií pre memy/nálepky.

Zabezpečenie API kľúčov:
Ak sú potrebné environmentálne premenné alebo tajomstvá, použite polia env a inputs (príklad):

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

Claude

1. Nainštalujte Python 3.10 a uvx, ak ešte nie sú.
2. Otvorte konfiguráciu MCP servera pre Claude.
3. Pridajte mcp-meme-sticky ako nižšie:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Skontrolujte funkcie generovania memov a konverzie na nálepky.

Zabezpečenie API kľúčov:
Použite environmentálne premenné ako vyššie.

Cursor

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.10 a uvx.
2. Prístup k súboru konfigurácie MCP serverov pre Cursor.
3. Vložte nasledujúci JSON:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
5. Overte dostupnosť servera v rozhraní Cursor.

Zabezpečenie API kľúčov:
Pridajte potrebné kľúče do env a inputs podľa potreby.

Cline

1. Nainštalujte Python 3.10 a uvx.
2. Otvorte konfiguráciu MCP servera pre Cline.
3. Pridajte mcp-meme-sticky s:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Otestujte príkazy pre memy a nálepky.

Zabezpečenie API kľúčov:
Nastavte tajomstvá cez env a inputs podľa vyššie uvedeného príkladu.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Pre integráciu MCP serverov do vášho workflowu vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do svojho flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorí sa konfiguračný panel. Do sekcie systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o svojom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj a má prístup ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “mcp-sticky” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Na základe poskytnutých informácií je mcp-meme-sticky zameraný, praktický MCP server na workflowy s memami a nálepkami, no chýba mu detailná dokumentácia k promptom, zdrojom a nástrojom. Základná funkcionalita je jasná a nastavenie jednoduché, ale detailnejšie integrácie chýbajú. Celkovo by som ohodnotil dokumentáciu a použiteľnosť tohto MCP servera pre vývojárov na 5/10.

MCP Skóre