Placid.app MCP-server

Vad gör “Placid.app” MCP-servern?

Placid.app MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) utformad för att integrera med Placid.app API:et. Denna server fungerar som en brygga och möjliggör för AI-assistenter och klienter att lista tillgängliga designmallar samt generera bild- eller videokreativ programmatiskt. Genom att exponera Placids kraftfulla mall- och mediegenereringsfunktioner som MCP-verktyg möjliggörs smidig kreativ automation inom AI-drivna utvecklingsarbetsflöden. Utvecklare kan använda servern för att automatisera skapandet av marknadsföringsmedia, dynamiskt fylla mallar med innehåll och hantera designresurser – allt med säker API-tokenhantering och robust felhantering. Servern ger ett effektivt sätt att införliva skapande av visuella och videoresurser direkt i LLM-drivna miljöer.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation eller kod.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i dokumentationen eller koden.

Lista över verktyg

• placid_list_templates
  Visar tillgängliga Placid-mallar, med möjlighet att filtrera efter samlings-ID, anpassad referensdata eller taggar. Returnerar malldetaljer såsom titel, ID, förhandsgranskningsbild, tillgängliga lager och taggar.

Andra verktyg (såsom för att generera bilder/videor) antyds av funktionerna men är inte uttryckligen dokumenterade i README eller synlig kod.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserat skapande av marknadsföringsinnehåll
  Utvecklare kan automatisera skapandet av varumärkesbilder och videor för kampanjer genom att programmatiskt fylla i malldetaljer och resurser.
• Dynamisk tillgångsgenerering för sociala medier
  Skapa snabbt delningsbara visuella element för sociala medier med uppdaterat innehåll och mallbibliotek, och effektivisera innehållsflöden.
• Personlig kreativ produktion
  Skapa personliga videor eller bilder för användare genom att slå samman användardata med designmallar, perfekt för e-postkampanjer eller produktrekommendationer.
• Mallhantering och utforskning
  Lista och utforska tillgängliga Placid-mallar, filtrera på taggar eller samlingar och välj den som passar bäst för uppgiften.
• Integration i LLM-drivna designverktyg
  Använd servern som backend för AI-assistenter eller LLM-drivna appar som behöver skapa och föreslå kreativa resurser i realtid.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js (v18+) är installerat på ditt system.
2. Öppna Windsurf-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Placid MCP-servern med följande JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern körs och är tillgänglig.

Claude

1. Installera Node.js (v18+) om det inte redan är installerat.
2. Använd det rekommenderade installationskommandot:

   npx -y @smithery/cli install @felores/placid-mcp-server --client claude
   

3. Eller uppdatera manuellt Claude Desktop-inställningarna med:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara inställningarna och starta om Claude.
5. Bekräfta att Placid MCP-servern är tillgänglig.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js (v18+) är installerat.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg in följande i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera serveranslutningen.

Cline

1. Installera Node.js (v18+) om det behövs.
2. Redigera Clines inställningsfil för att inkludera:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

3. Spara filen och starta om Cline.
4. Kontrollera att Placid MCP-servern är registrerad.

Säkra API-nycklar

Använd alltid miljövariabler för att lagra API-nycklar säkert i din konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "placid": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        // andra konfigurationsalternativ om så behövs
      }
    }
  }
}

Så här använder du denna MCP i flöden

Använd 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 följande JSON-format:

{
  "placid": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “placid” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig information erbjuder Placid.app MCP-servern ett fokuserat och praktiskt verktyg för kreativ automation men saknar djupgående dokumentation om resurser, promptmallar och avancerade MCP-funktioner som sampling eller roots.

Vår åsikt

Denna MCP-server passar bra för team som behöver kreativ automation och mallhantering med LLM-integration. Dokumentationen är tydlig för installation men saknar detaljer om promptar, resurser och avancerade MCP-funktioner. Sammantaget är den funktionell och pålitlig för sitt avsedda användningsområde, men inte lika funktionsrik som vissa alternativ.

MCP-betyg

Betyg: 6/10
Projektet är praktiskt och öppen källkod, med en tydlig installationsprocess och minst ett fungerande verktyg, men det skulle gynnas av mer omfattande dokumentation och avancerade MCP-funktioner.