ShaderToy MCP Sunucusu

“ShaderToy” MCP Sunucusu ne yapar?

ShaderToy-MCP, AI asistanlarını popüler bir GLSL shader oluşturma, çalıştırma ve paylaşma platformu olan ShaderToy ile buluşturmak için tasarlanmış bir MCP (Model Context Protocol) Sunucusudur. Claude gibi Büyük Dil Modellerinin (LLM) MCP üzerinden ShaderToy’a bağlanmasını sağlayarak, AI’nin ShaderToy web sayfalarını sorgulayıp okuyabilmesini ve kendi başına geliştiremeyeceği karmaşık shader’ları üretip iyileştirmesini mümkün kılar. Bu entegrasyon, shader sanatçıları ve AI geliştiricileri için ShaderToy içeriğine sorunsuz erişim sağlayarak daha gelişmiş shader üretimi, keşfi ve paylaşımı ile çalışma akışlarını iyileştirir.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonları ile ilgili herhangi bir bilgi bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Mevcut dosya ve belgelerde açık kaynak tanımı bulunmamaktadır.

Araç Listesi

Depoda MCP araçlarıyla ilgili ayrıntıları içeren açık bir araç listesi veya server.py dosyası mevcut değildir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Shader Üretimi: AI asistanlarının ShaderToy deposunu sorgulayarak ve web bağlamını ilham veya referans olarak kullanarak karmaşık GLSL shader’ları üretmesini sağlar.
• Shader Keşfi: Kullanıcıların ShaderToy shader’larını AI destekli özetleme ve açıklama ile daha verimli keşfetmesini ve analiz etmesini sağlar.
• Yaratıcı Kodlama Desteği: AI, MCP üzerinden ShaderToy örneklerine ve belgelerine erişerek kullanıcıya hata ayıklama veya shader kodunu genişletmede yardımcı olabilir.
• AI-Tarafından Oluşturulan Shader’ların Sergilenmesi: AI ile üretilen shader’ların doğrudan ShaderToy’a paylaşılmasını kolaylaştırır ve AI ile topluluk paylaşımı arasında köprü kurar.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Node.js ve Windsurf’ün kurulu olduğundan emin olun.
2. .windsurf/config.json yapılandırma dosyanızı bulun.
3. Aşağıdaki JSON ile ShaderToy MCP Sunucusu’nu ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Windsurf arayüzünde kurulumun doğruluğunu kontrol edin.

Claude

1. Claude ve Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Claude’un config.json ayarlarını düzenleyin.
3. ShaderToy MCP Sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Claude arayüzünde sunucunun kullanılabilirliğini doğrulayın.

Cursor

1. Node.js ve Cursor’u kurun.
2. Kullanıcı dizininizdeki cursor.config.json dosyasını bulun.
3. Bu kodu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. ShaderToy MCP Sunucusu’nun sunucu listesinde göründüğünden emin olun.

Cline

1. Node.js ve Cline’ı kurun.
2. .cline/config.json dosyasını açın.
3. ShaderToy MCP Sunucusu’nu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Cline’ın tanılama ekranından sunucunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenli Saklanması (Örnek)

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

Not: API anahtarlarınızı güvenliğiniz için ortam değişkenlerinde saklayın.

Bu MCP’yi flow’larda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’te MCP Kullanımı

FlowHunt iş akışınıza MCP sunucuları eklemek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne, aşağıdaki JSON biçimini kullanarak MCP sunucu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanı bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “shadertoy” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirin.

Genel Bakış

Yukarıdakilere göre ShaderToy-MCP, net bir genel bakış ve kurulum rehberi sunmakta fakat prompt şablonları, araçlar ve kaynaklar hakkında dokümantasyon eksiktir. Temel değeri LLM’leri ShaderToy’a bağlamak olsa da, daha kapsamlı dokümantasyon ve açık MCP özelliği desteğiyle güçlendirilebilir. Genel MCP faydası ve dokümantasyonu için 4/10 puan veriyorum.

MCP Puanları