Vad gör “ScreenshotOne” MCP-servern?

ScreenshotOne MCP (Model Context Protocol) Server är en officiell implementation som fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och ScreenshotOne API. Genom att ansluta till denna server kan AI-agenter och verktyg automatisera processen att ta skärmdumpar av webbplatser, vilket ger visuell kontext och referens för utveckling, QA, rapportering och dokumentationsflöden. Via MCP-protokollet kan utvecklare möjliggöra för AI-assistenter att generera realtidsbilder av webbplatser, integrera visuella tillgångar i sina konversationer eller rapporter och effektivisera arbetsflödet för delning och arkivering av webbinnehåll. Denna server gör det enkelt att säkert utföra skärmdumpsförfrågningar inom större AI-drivna eller automatiserade pipelines.

Lista över promptar

Inga promptmallar är dokumenterade i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över verktyg

• render-website-screenshot: Rendera en skärmdump av en webbplats och returnera den som en bild.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad webbplats-QA: Fånga och jämför skärmdumpar av webbplatser direkt för regressionstestning eller visuell QA, vilket hjälper utvecklare och testare att upptäcka UI-förändringar eller renderingsfel.
• Dokumentationsgenerering: Bädda enkelt in uppdaterade skärmdumpar i teknisk eller marknadsföringsdokumentation, så att guider och manualer speglar aktuell webbplats-UI.
• Visuell felrapportering: Tillåt användare eller AI-assistenter att bifoga aktuella skärmdumpar av webbsidor till felrapporter, vilket förbättrar kommunikationen mellan QA och utvecklingsteam.
• Innehållsarkivering: Automatisera fångst och arkivering av webbplatsers tillstånd för efterlevnad, revision eller historisk referens.
• Delning i realtid: Möjliggör för AI-drivna chattbotar att hämta och dela visuella webbsidor i konversationer, vilket ökar tydlighet och engagemang.

Hur du sätter upp det

Windsurf

Inga specifika installationsinstruktioner finns för Windsurf.

Claude

1. Förutsättning: Se till att du har Node.js installerat.
2. Hitta konfigurationsfilen: Leta upp ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Lägg till ScreenshotOne MCP-server-konfiguration:

   {
       "mcpServers": {
           "screenshotone": {
               "command": "node",
               "args": ["path/to/screenshotone/mcp/build/index.js"],
               "env": {
                   "SCREENSHOTONE_API_KEY": "<din api-nyckel>"
               }
           }
       }
   }
   

4. Spara filen.
5. Starta om Claude för att tillämpa ändringarna.
6. Verifiera genom att försöka använda skärmdumpsverktyget i Claude.

Så här skyddar du API-nycklar

Lagra din ScreenshotOne API-nyckel i avsnittet env i konfigurationen, inte i kodbasen.

Exempel:

"env": {
    "SCREENSHOTONE_API_KEY": "<din api-nyckel>"
}

Cursor

Inga specifika installationsinstruktioner finns för Cursor.

Cline

Inga specifika installationsinstruktioner finns för Cline.

Standalone

1. Förutsättning: Se till att Node.js är installerat.
2. Installera beroenden och bygg:

   npm install && npm run build
   

3. Kör servern med din API-nyckel:

   SCREENSHOTONE_API_KEY=din_api_nyckel && node build/index.js
   

Hur du 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 infogar du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "screenshotone": {
    "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 “screenshotone” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Denna MCP-server är fokuserad och praktisk, men dokumentationen är minimal utanför kärnanvändningsområdet. Den är enkel att sätta upp för Claude, men saknar detaljerad installation för andra plattformar och exponerar varken promptmallar eller resurser. Närvaron av ett enda, väl dokumenterat verktyg och säker API-hantering är styrkor, men bredden är begränsad.

MCP-betyg