json2video MCP Sunucusu

“json2video” MCP Sunucusu ne yapar?

json2video MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI asistanları ile json2video API arasında bir köprü görevi görerek doğal dil veya ajan tabanlı iş akışları ile programatik video oluşturmayı mümkün kılar. Video oluşturma ve durum kontrolü için araçlar sunan bu MCP sunucusu, geliştiricilerin, LLM’lerin ve otomasyon ajanlarının yapılandırılmış JSON kullanarak video projeleri oluşturmasına, özelleştirmesine ve izlemesine imkan verir. Sunucu; metin, görsel, ses, bileşenler ve altyazılar dahil zengin sahne ve öğe yeteneklerini destekler ve dinamik video içeriği oluşturmak için idealdir. MCP uyumlu platformlarla sorunsuz entegrasyon için tasarlanan json2video MCP Sunucusu, API anahtarı ile korunan, kapsamlı hata yönetimiyle desteklenen asenkron video işleme ve proje yönetimine erişimi kolaylaştırarak geliştirici verimliliğini artırır.

Komut Listesi

Depoda veya belgelerde açıkça prompt şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda veya README’de açıkça MCP “Kaynakları” belgelenmemiş veya tanımlanmamıştır.

Araç Listesi

• generate_video
  json2video API kullanarak bir video projesi oluşturur. Birden çok sahne ve öğe (metin, görsel, video, ses, HTML, altyazı vb.) belirterek detaylı özelleştirme sağlar. Takip için bir proje kimliği döndürür.
• get_video_status
  Daha önce gönderilmiş bir video projesinin işlenme durumunu proje kimliğiyle kontrol eder; asenkron iş akışını ve ilerleme izlemesini mümkün kılar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Video İçeriği Oluşturma
  Geliştiriciler ve ajanlar; pazarlama, eğitim veya sosyal medya videolarını programatik olarak üretebilir, manuel düzenlemeyi azaltabilir ve hızlı içerik yinelemesi sağlayabilir.
• Dinamik Sahne Kompozisyonu
  LLM tabanlı iş akışları, sahne ve medya öğelerini dinamik olarak belirleyerek kişiselleştirilmiş veya veri odaklı video çıktıları için karmaşık videolar oluşturabilir.
• Uzun İşleme Süreçlerinde Durum İzleme
  Asenkron video işleme, video oluşturma durumunu kontrol edip raporlamayı mümkün kılar ve ilerleme takibi gerektiren uygulamalarda kullanıcı deneyimini geliştirir.
• AI İçerik Akışlarına Entegrasyon
  Video çıktısının bir adım olduğu daha büyük, çok aşamalı AI iş akışlarına kolayca entegre olur—örneğin içerik özetleme, görsel oluşturma ve nihai videoların otomatik derlenmesi gibi.
• Bileşen Tabanlı Video Derleme
  Metin, grafik, ses ve altyazı birleştirerek esnek video üretimi sağlar, erişilebilirlik ve yerelleştirme iş akışları için idealdir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Depoda veya README’de Windsurf için kurulum talimatı bulunmamaktadır.

Claude

Depoda veya README’de Claude için kurulum talimatı bulunmamaktadır.

Cursor

1. Cursor Ayarlarını açın.
2. Özellikler > MCP Sunucuları bölümüne gidin.
3. “+ Yeni MCP Sunucusu Ekle"ye tıklayın.
4. Şu bilgileri girin:
   • İsim: “json2video-mcp” (veya tercih ettiğiniz isim)
   • Tip: “komut”
   • Komut:

     env JSON2VIDEO_API_KEY=your_api_key_here npx -y @omerrgocmen/json2video-mcp
     

5. Alternatif olarak, global MCP sunucu konfigürasyonunuza ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "json2video-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
         "env": {
           "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. your_api_key_here kısmını gerçek json2video API anahtarınız ile değiştirin (json2video.com üzerinden alınabilir).
7. Kaydettikten sonra MCP sunucu listesini yenileyin.

Cline

Depoda veya README’de Cline için kurulum talimatı bulunmamaktadır.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

• API anahtarları, JSON2VIDEO_API_KEY ortam değişkeni ile sağlanmalıdır.

• Örnek (konfigürasyon JSON’unda):

  {
    "mcpServers": {
      "json2video-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@omerrgocmen/json2video-mcp"],
        "env": {
          "JSON2VIDEO_API_KEY": "your_api_key_here"
        }
      }
    }
  }
  

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

FlowHunt iş akışınıza MCP sunucuları entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyip AI ajanınıza bağlamalısınız:

MCP bileşenine tıklayarak konfigürasyon panelini açın. Sistem MCP konfigürasyonu bölümünde aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucu detaylarınızı girin:

{
  "json2video-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “json2video-mcp” kısmını kendi MCP sunucunuzun gerçek ismiyle ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Bizim Görüşümüz

json2video MCP, video oluşturmayı LLM’ler ve ajanlar için bir araca dönüştüren, odaklı ve iyi belgelenmiş bir sunucudur. Bazı gelişmiş MCP özelliklerinden (ör. kökler, kaynaklar, örnekleme, prompt şablonlama) yoksundur; ancak amacına uygun, kurulumu ve kullanımı kolaydır. Sadece video oluşturma araçlarına ihtiyacınız varsa, bu MCP işlevseldir ve entegrasyonu kolaydır, fakat diğer MCP’ler kadar genişletilebilir olmayabilir.

MCP Puanı

Yukarıdakilere dayanarak, bu MCP sunucusuna 5/10 puan veriyorum: Temel amacı için işlevsel; ancak daha geniş MCP ekosistem özellikleri ve genişletilebilirlik açısından eksik.