json2video MCP-server

Vad gör “json2video” MCP-servern?

json2video MCP (Model Context Protocol) server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och json2video API, vilket möjliggör programmatiskt videoskapande via naturligt språk eller agentstyrda arbetsflöden. Genom att exponera verktyg för videogenerering och statuskontroll låter denna MCP-server utvecklare, LLM:er och automationsagenter skapa, anpassa och övervaka videoprojekt med hjälp av strukturerad JSON. Servern stöder rika scen- och elementfunktioner—inklusive text, bilder, ljud, komponenter och undertexter—vilket gör den idealisk för dynamisk videoskapande. Utformad för sömlös integration med MCP-kompatibla plattformar, förbättrar json2video MCP-server utvecklarproduktiviteten genom att förenkla åtkomsten till asynkron videorendering och projektledning, allt skyddat av API-nyckelautentisering och omfattande felhantering.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns explicit i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-“Resurser” är dokumenterade eller beskrivna i repot eller README.

Lista över verktyg

• generate_video
  Skapar ett videoprojekt via json2video API. Möjliggör detaljerad anpassning genom att ange flera scener och element (text, bilder, video, ljud, HTML, undertexter, etc.). Returnerar ett projekt-ID för spårning.
• get_video_status
  Kontrollerar renderingsstatus för ett tidigare inskickat videoprojekt via projekt-ID, vilket möjliggör asynkrona arbetsflöden och övervakning av förlopp.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad generering av videoinnehåll
  Utvecklare och agenter kan generera marknadsförings-, utbildnings- eller sociala mediavideor programmatiskt, vilket minskar manuellt redigeringsarbete och möjliggör snabb iteration.
• Dynamisk scenkomposition
  LLM-drivna arbetsflöden kan sätta ihop komplexa videor genom att dynamiskt ange scener och medieelement, lämpligt för personligt anpassade eller datadrivna videoresultat.
• Statusövervakning för långa renderingar
  Asynkron videorendering gör det möjligt för agenter att kontrollera och rapportera statusen för videoskapande, vilket förbättrar användarupplevelsen i applikationer där återkoppling om förlopp krävs.
• Integration med AI-innehållspipelines
  Passar smidigt in i större, flerstegs AI-arbetsflöden där video är ett steg—till exempel sammanfattning av innehåll, generering av bilder och automatisk slutlig videokomposition.
• Komponentbaserad videosammansättning
  Möjliggör komponerbar videogenerering genom att slå samman text, grafik, ljud och undertexter, användbart för tillgänglighets- och lokaliseringsarbetsflöden.

Hur sätter man upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf nämns i repot eller README.

Claude

Inga installationsinstruktioner för Claude nämns i repot eller README.

Cursor

1. Öppna Cursor-inställningar.
2. Gå till Funktioner > MCP-servrar.
3. Klicka på “+ Lägg till ny MCP-server”.
4. Ange:
   • Namn: “json2video-mcp” (eller ditt föredragna namn)
   • Typ: “command”
   • Kommando:

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

5. Alternativt, lägg till i din globala MCP-serverkonfiguration:

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

6. Ersätt your_api_key_here med din faktiska json2video API-nyckel (fås från json2video.com).
7. Uppdatera MCP-serverlistan efter att du sparat.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline nämns i repot eller README.

Skydda API-nycklar

• API-nycklar måste anges via miljövariabeln JSON2VIDEO_API_KEY.

• Exempel (i konfigurations-JSON):

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

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du din MCP-serverinformation med följande JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “json2video-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server, och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

json2video MCP är en fokuserad, väldokumenterad server för att exponera videogenerering som ett verktyg för LLM:er och agenter. Den saknar vissa avancerade MCP-funktioner (som rötter, resurser, sampling eller promptmallar), men är enkel att installera och använda för sitt syfte. Om du bara behöver videogenereringsverktyg är denna MCP funktionell och lätt att integrera, men kanske inte lika utbyggbar som andra.

MCP-poäng

Baserat på ovanstående skulle jag ge denna MCP-server 5/10: Den är funktionsduglig för sitt kärnsyfte, men saknar bredare MCP-ekosystemfunktioner och utbyggbarhet.