mcp-meme-sticky MCP Sunucusu

“mcp-meme-sticky” MCP Sunucusu ne yapar?

mcp-meme-sticky, AI asistanlarının özel memeler üretmesini ve bunları Telegram gibi platformlar için çıkartmalara dönüştürmesini sağlayan bir MCP (Model Context Protocol) sunucusudur (yakında WhatsApp desteği eklenecek). AI modelleri ile harici meme oluşturma servisleri arasında köprü görevi görerek, geliştiricilerin meme oluşturma, depolama ve çıkartma dönüşümü iş akışlarını doğrudan geliştirme ortamlarına entegre etmelerini sağlar. Sunucu, meme şablonları için Memegen ve metin gömme için Mediapipe gibi servisleri kullanır; üretilen memelerin kaydedilmesi ve Telegram botları üzerinden çıkartma otomasyonu için araçlar sunar. Temel fonksiyonlar için harici API gerekmez; kurulum kolay ve gizliliğe uygundur.

İstem Listesi

Mevcut dosyalarda ya da README’de açıkça belgeye alınmış bir istem şablonu yoktur.

Kaynak Listesi

Belgelerde veya depo dosyalarında açıkça listelenmiş MCP kaynağı bulunmamaktadır.

Araçlar Listesi

Elimizdeki dokümantasyon veya dosya listelerinde (ör. server.py’deki fonksiyonlar gibi) açık bir araç listesi sunulmamıştır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• AI Destekli Meme Üretimi
  Geliştiriciler asistanı, özel istemlere dayalı meme üretmesi için yönlendirebilir; LLM’ler metin seçimi ve görsel sorgulama için kullanılabilir.
• Mesajlaşma Platformları için Çıkartma Oluşturma
  Üretilen memeler Telegram için çıkartmaya dönüştürülebilir, sohbet ve gruplarda kullanılabilirliği artar.
• Otomatik Masaüstü Meme Kaydı
  Sunucu, oluşturulan memeleri doğrudan masaüstüne kaydedebilir ve içerik üretim iş akışını hızlandırabilir.
• LLM Destekli Meme İş Akışları
  Meme oluşturma sürecine LLM’ler entegre edilerek doğal dil girdisi ve yaratıcı içerik birleştirilebilir.
• Botlar için Platform Entegrasyonu
  Sunucu, Telegram botları ile entegrasyona olanak tanır; otomatik çıkartma dönüşümü ve iletimi destekler.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Python 3.10 ve uvx‘in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. Aşağıdaki JSON parçasını kullanarak mcp-meme-sticky sunucusunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalıştığını ve meme/çıkartma özelliklerinin mevcut olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:
Eğer ortam değişkenleri veya gizli anahtarlar gerekiyorsa, env ve inputs alanlarını kullanın (örnek):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sticky": {
      "command": "uvx",
      "args": [...],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
      },
      "inputs": {
        "another": "env:ANOTHER_SECRET"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Python 3.10 ve uvx kurulu değilse yükleyin.
2. Claude’un MCP sunucu yapılandırmasını açın.
3. mcp-meme-sticky aşağıdaki gibi ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Meme üretimi ve çıkartma dönüşümü özelliklerini kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:
Yukarıdaki gibi ortam değişkenlerini kullanın.

Cursor

1. Python 3.10 ve uvx‘in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cursor’un MCP sunucuları için yapılandırma dosyasına erişin.
3. Aşağıdaki JSON’u ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Cursor arayüzünde sunucu kullanılabilirliğini doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:
Gerekli anahtarları env ve inputs ile ekleyin.

Cline

1. Python 3.10 ve uvx‘i kurun.
2. Cline’ın MCP sunucu yapılandırmasını açın.
3. mcp-meme-sticky’yi şu şekilde ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-sticky":{
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-meme-sticky",
           "mcp-sticky"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Meme ve çıkartma komutlarını test edin.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:
Yukarıda gösterildiği gibi env ve inputs ile gizli anahtarları yapılandırın.

Bunu MCP Olarak Akışlarda Kullanma

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

FlowHunt iş akışınıza MCP sunucularını entegre etmek için öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’nin tüm işlevlerine ve yeteneklerine araç olarak erişebilir. “mcp-sticky” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Verilen bilgilere göre, mcp-meme-sticky meme ve çıkartma iş akışlarına odaklanmış pratik bir MCP sunucusu; fakat istem, kaynak ve araçlar konusunda detaylı belgeler eksik. Çekirdek fonksiyonu açık ve kurulumu kolay, ancak daha derin entegrasyon detayları yok. Genel olarak bu MCP sunucusunun dokümantasyon ve geliştirici kullanılabilirliğine 5/10 not veriyorum.

MCP Puanı