
mcp-vision MCP-server
mcp-vision MCP-server kopplar HuggingFace datorseendemodeller – som zero-shot objektigenkänning – till FlowHunt och andra AI-plattformar, och ger LLM:er och AI-...
Automatisera skapande och redigering av Visio-diagram med Visio MCP-server och koppla samman AI-assistenter och utvecklare med Microsoft Visio för sömlös visuell dokumentation och arbetsflödesintegration.
Visio MCP-server är ett verktyg som möjliggör programmatisk skapande och redigering av Microsoft Visio-diagram via ett standardiserat API. Genom att använda Microsofts COM-gränssnitt gör det det möjligt för AI-assistenter och utvecklare att automatisera uppgifter som att skapa nya diagram, lägga till eller koppla former, infoga text och exportera diagram som bilder. Denna server fungerar som en brygga mellan AI-arbetsflöden och Visio-applikationen och gör det möjligt att integrera diagramhantering i bredare arbetsflöden för automation, dokumentation eller datavisualisering. Som en del av Model Context Protocol (MCP)-ekosystemet möjliggör Visio MCP-server sömlösa interaktioner med externa system, vilket höjer produktiviteten för utvecklare som arbetar med visuell dokumentation eller diagramflöden.
Inga specifika promptmallar nämns eller definieras i repot.
Inga explicita MCP-resurser beskrivs eller exponeras i repot.
Kontrollera att Microsoft Visio och Python 3.12+ är installerade på Windows.
Installera nödvändiga Python-paket:
pip install pywin32
pip install mcp-server
Klona repot och lokalisera visio_mcp_server.py
.
Lägg till servern i din Windsurf MCP-konfigurationsfil:
{
"mcpServers": {
"visio": {
"command": "python",
"args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
"env": {}
}
}
}
Spara och starta om Windsurf. Verifiera genom att kontrollera serverloggar eller köra ett testkommando.
Installera förutsättningar: Microsoft Visio, Python 3.12+ och nödvändiga paket.
Klona detta repo.
Redigera Claude MCP-konfigurationsfilen för att inkludera Visio MCP-servern:
{
"mcpServers": {
"visio": {
"command": "python",
"args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
"env": {}
}
}
}
Spara ändringar och starta om Claude.
Bekräfta att Visio MCP-servern körs via Claude-gränssnittet.
Sätt upp miljön med Windows, Visio, Python och beroenden.
Ladda ner/klona Office-Visio-MCP-Server-repot.
Uppdatera Cursors MCP-konfiguration för att inkludera:
{
"mcpServers": {
"visio": {
"command": "python",
"args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
"env": {}
}
}
}
Spara konfigurationen och starta om Cursor.
Testa anslutningen till Visio MCP-servern.
Förbered förutsättningar: Windows, Microsoft Visio, Python 3.12+.
Installera nödvändiga Python-paket.
Klona repot och hitta serverskriptet.
Lägg till följande i Clines MCP-konfiguration:
{
"mcpServers": {
"visio": {
"command": "python",
"args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
"env": {}
}
}
}
Starta om Cline och bekräfta serveruppsättningen.
Säkra API-nycklar:
Om din installation kräver API-nycklar eller hemligheter, spara dem som miljövariabler och referera till dem i env
-sektionen i konfigurationen:
{
"mcpServers": {
"visio": {
"command": "python",
"args": ["<path-to>/visio_mcp_server.py"],
"env": {
"VISIO_API_KEY": "${VISIO_API_KEY}"
}
}
}
}
Kom ihåg att sätta VISIO_API_KEY
i ditt systems miljövariabler på ett säkert sätt.
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, lägg in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:
{
"visio": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “visio” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Finns i README.md |
Lista över prompts | ⛔ | Inga promptmallar hittades |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita resurser beskrivna |
Lista över verktyg | ✅ | Funktioner och verktyg beskrivs i README.md |
Säkra API-nycklar | ⛔ | Inte explicit nämnt; generell struktur angiven |
Stöd för sampling (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Inte nämnt |
Stöd för rötter nämns inte i repot.
Baserat på ovanstående tabeller är denna MCP väl dokumenterad för sina centrala Visio-automationsverktyg men saknar explicita MCP-promptmallar och resursdefinitioner. Dess nytta är stark för utvecklare som behöver diagramautomation, men bredare protokollfunktioner saknas.
Betyg: 5/10
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forks | 1 |
Antal stjärnor | 2 |
Visio MCP-server är ett verktyg som möjliggör programmatisk skapande och redigering av Microsoft Visio-diagram via ett standardiserat API. Det fungerar som en brygga mellan AI-arbetsflöden och Visio-applikationen, vilket möjliggör automatisering av diagramgenerering, redigering och export.
Du kan automatisera skapandet av nya Visio-diagram, lägga till och koppla former, infoga text, exportera diagram som bilder, batchredigera och integrera diagramgenerering i dokumentationsflöden.
Du behöver Microsoft Visio installerat på Windows, Python 3.12+ och några Python-paket som pywin32 och mcp-server. Se installationsinstruktioner för din specifika klient ovan.
Lägg till MCP-servern i ditt FlowHunt-arbetsflöde med MCP-komponenten. Konfigurera serveradress och autentisering vid behov, så får dina AI-agenter programmatisk åtkomst till alla dess diagramfunktioner.
Ja, ett av de stödda verktygen tillåter export av den aktuella Visio-diagramvyn som en bildfil, perfekt för delning i presentationer eller tekniska rapporter.
Ja, den är licensierad under MIT-licensen.
Integrera Visio MCP-server i dina FlowHunt-arbetsflöden och upplev programmatisk diagramgenerering, redigering och export. Effektivisera din visuella dokumentation med AI-drivna verktyg.
mcp-vision MCP-server kopplar HuggingFace datorseendemodeller – som zero-shot objektigenkänning – till FlowHunt och andra AI-plattformar, och ger LLM:er och AI-...
Quickchart MCP-servern integrerar QuickChart.io-tjänsten med FlowHunt, vilket möjliggör att AI-assistenter och klienter kan generera dynamiska diagram programma...
Figma-Context MCP-servern kopplar samman AI-kodningsagenter med Figma-designlayouter genom att exponera Figma-data via Model Context Protocol (MCP). Det möjligg...