
mem0 MCP-server
mem0 MCP-server kopplar AI-assistenter till strukturerad lagring, hämtning och semantisk sökning för kodsnuttar, dokumentation och bästa praxis inom kodning. De...

Aktivera enkelt AI-driven meme-generering och sticker-konvertering för meddelandeplattformar med mcp-meme-sticky, en öppen MCP-server för FlowHunt och mer.
FlowHunt erbjuder ett extra säkerhetslager mellan dina interna system och AI-verktyg, vilket ger dig granulär kontroll över vilka verktyg som är tillgängliga från dina MCP-servrar. MCP-servrar som hostas i vår infrastruktur kan sömlöst integreras med FlowHunts chatbot samt populära AI-plattformar som ChatGPT, Claude och olika AI-redigerare.
mcp-meme-sticky är en MCP (Model Context Protocol) server som möjliggör för AI-assistenter att skapa egna memes och omvandla dem till stickers för plattformar som Telegram (WhatsApp-stöd kommer snart). Den fungerar som en brygga mellan AI-modeller och externa meme-genereringstjänster, vilket låter utvecklare integrera memeskapande, lagring och sticker-konvertering direkt i sina utvecklingsmiljöer. Servern använder tjänster som Memegen för mememallar och Mediapipe för textinbäddning, och tillhandahåller verktyg för att spara genererade memes och automatisera sticker-konvertering via Telegram-botar. Inga externa API:er krävs för kärnfunktioner, vilket gör installationen enkel och integritetsvänlig.
Inga prompt-mallar är uttryckligen dokumenterade i de tillgängliga filerna eller README.
Inga explicita MCP-resurser listas i dokumentationen eller repository-filer.
Någon explicit lista över verktyg (såsom funktioner i server.py eller liknande) finns inte i dokumentationen eller filförteckningarna.
uvx installerade.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Säkra API-nycklar:
Om miljövariabler eller hemligheter krävs, använd fälten env och inputs (exempel):
{
"mcpServers": {
"mcp-sticky": {
"command": "uvx",
"args": [...],
"env": {
"MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
},
"inputs": {
"another": "env:ANOTHER_SECRET"
}
}
}
}
uvx om det inte redan finns.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Säkra API-nycklar:
Använd miljövariabler enligt ovan.
uvx är installerade.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Säkra API-nycklar:
Lägg till nödvändiga nycklar i env och inputs vid behov.
uvx.{
"mcpServers": {
"mcp-sticky":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
"mcp-sticky"
]
}
}
}
Säkra API-nycklar:
Konfigurera hemligheter via env och inputs enligt ovan.
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-konfiguration, mata in dina MCP-server-detaljer med detta JSON-format:
{
"mcp-sticky": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg och få tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “mcp-sticky” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.
| Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/anteckningar |
|---|---|---|
| Översikt | ✅ | Täcker meme-generering och sticker-konvertering |
| Lista över prompts | ⛔ | Ej dokumenterat |
| Lista över resurser | ⛔ | Ej dokumenterat |
| Lista över verktyg | ⛔ | Ej dokumenterat |
| Säkra API-nycklar | ✅ | Exempel finns i README |
| Sampling-stöd (mindre viktigt i utvärdering) | ⛔ | Sampling ej tillgängligt för Claude; ingen info för andra |
Baserat på tillgänglig information är mcp-meme-sticky en fokuserad, praktisk MCP-server för meme- och sticker-workflows, men saknar detaljerad dokumentation om prompts, resurser och verktyg. Kärnfunktionaliteten är tydlig och installationen är enkel, men djupare integrationsdetaljer saknas. Sammantaget skulle jag ge denna MCP-servers dokumentation och utvecklarvänlighet 5/10.
| Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Har minst ett verktyg | ⛔ |
| Antal forks | 4 |
| Antal stjärnor | 5 |
Integrera nöje och kreativitet i dina AI-assistent-workflows genom att aktivera meme-generering och sticker-konvertering med mcp-meme-sticky. Inga beroenden av tredjeparts-API:er!

mem0 MCP-server kopplar AI-assistenter till strukturerad lagring, hämtning och semantisk sökning för kodsnuttar, dokumentation och bästa praxis inom kodning. De...

StitchAI MCP Server driver kontextuellt minneshantering för AI-agenter, så att de kan lagra, hämta och organisera strukturerad kunskap effektivt. Koppla sömlöst...

Memgraph MCP Server fungerar som en brygga mellan grafdatabasen Memgraph och stora språkmodeller, vilket möjliggör realtidsåtkomst till grafdata och AI-drivna a...
Cookie-samtycke
Vi använder cookies för att förbättra din surfupplevelse och analysera vår trafik. See our privacy policy.