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.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

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.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

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.