Vad gör “ShaderToy” MCP-servern?

ShaderToy-MCP är en MCP (Model Context Protocol) server som är utformad för att koppla samman AI-assistenter med ShaderToy, en populär webbplats för skapande, körning och delning av GLSL-shaders. Genom att koppla LLM:er (Large Language Models) som Claude till ShaderToy via MCP, gör denna server det möjligt för AI:n att söka och läsa hela ShaderToy-webbsidor, vilket gör att den kan generera och förbättra avancerade shaders bortom dess egna kapaciteter. Denna integration förbättrar arbetsflödet för shader-konstnärer och AI-utvecklare genom att tillhandahålla smidig åtkomst till ShaderToys innehåll, vilket underlättar mer sofistikerad skapande, utforskning och delning av shaders.

Lista över prompts

Ingen information om prompt-mallar finns i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita resursdefinitioner hittades i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Ingen explicit verktygslista eller server.py-fil finns i arkivet med detaljer om MCP-verktyg.

Användningsområden för denna MCP-server

• Shadergenerering: Möjliggör för AI-assistenter att generera avancerade GLSL-shaders genom att söka i ShaderToys databas och använda webbinnehåll som inspiration eller referens.
• Shaderutforskning: Gör det möjligt för användare att utforska och analysera ShaderToy-shaders mer effektivt med AI-baserade sammanfattningar och förklaringar.
• Kreativ kodningshjälp: AI kan hjälpa användare att felsöka eller vidareutveckla shaderkod genom att komma åt ShaderToy-exempel och dokumentation via MCP.
• Visa AI-skapade shaders: Underlättar delning av AI-genererade shaders direkt till ShaderToy, vilket sluter cirkeln mellan AI-skapande och community-delning.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att Node.js och Windsurf är installerade.
2. Leta upp din .windsurf/config.json-konfigurationsfil.
3. Lägg till ShaderToy MCP-servern med följande JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara filen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen i Windsurf-gränssnittet.

Claude

1. Se till att Claude och Node.js är installerade.
2. Redigera Claudes config.json-inställningar.
3. Infoga ShaderToy MCP-serverns konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern är tillgänglig i Claudes gränssnitt.

Cursor

1. Installera Node.js och Cursor.
2. Leta upp cursor.config.json i din användarmapp.
3. Lägg till denna snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att ShaderToy MCP-servern visas i serverlistan.

Cline

1. Installera Node.js och Cline.
2. Öppna filen .cline/config.json.
3. Lägg till ShaderToy MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "shadertoy": {
         "command": "npx",
         "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Verifiera att servern körs via Clines diagnostik.

Så här säkrar du API-nycklar (exempel)

{
  "mcpServers": {
    "shadertoy": {
      "command": "npx",
      "args": ["@shadertoy/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "SHADERTOY_API_KEY": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${SHADERTOY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Obs: Spara dina API-nycklar i miljövariabler för ökad säkerhet.

Så här använder du 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, lägg in dina MCP-serverdetaljer i detta JSON-format:

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

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

Översikt

Baserat på ovanstående ger ShaderToy-MCP en tydlig översikt och installationsvägledning, men saknar dokumentation om prompt-mallar, verktyg och resurser. Dess huvudsakliga värde är att koppla LLM:er till ShaderToy, men den skulle vinna på utökad dokumentation och explicita MCP-funktioner. Jag skulle ge denna MCP-server 4/10 för generell MCP-nytta och dokumentation.

MCP-poäng