Máy chủ json2video MCP

Máy chủ “json2video” MCP làm gì?

Máy chủ json2video MCP (Model Context Protocol) hoạt động như một cầu nối giữa trợ lý AI và API json2video, cho phép tạo video theo lập trình qua ngôn ngữ tự nhiên hoặc các quy trình tác nhân. Thông qua việc cung cấp các công cụ tạo video và kiểm tra trạng thái, máy chủ MCP này cho phép nhà phát triển, LLM và các tác nhân tự động hóa tạo, tùy chỉnh và giám sát dự án video bằng JSON có cấu trúc. Máy chủ hỗ trợ đa dạng cảnh và thành phần—bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, component và phụ đề—giúp việc tạo nội dung video động trở nên lý tưởng. Được thiết kế để tích hợp liền mạch với các nền tảng hỗ trợ MCP, json2video MCP Server nâng cao năng suất phát triển bằng cách đơn giản hóa truy cập kết xuất video bất đồng bộ và quản lý dự án, tất cả đều bảo mật với xác thực API key và xử lý lỗi toàn diện.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được đề cập rõ ràng trong repository hoặc tài liệu.

Danh sách Resource

Không có MCP “Resource” rõ ràng nào được ghi nhận hoặc mô tả trong repository hoặc README.

Danh sách Công cụ

• generate_video
  Tạo một dự án video bằng API json2video. Cho phép tùy chỉnh chi tiết bằng cách xác định nhiều cảnh và thành phần (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, HTML, phụ đề, v.v.). Trả về ID dự án để theo dõi.
• get_video_status
  Kiểm tra trạng thái kết xuất của một dự án video đã gửi trước đó bằng ID dự án, hỗ trợ các quy trình bất đồng bộ và giám sát tiến độ.

Các trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Tạo nội dung video tự động
  Nhà phát triển và agent có thể tạo video marketing, giáo dục hay mạng xã hội theo lập trình, giảm thao tác chỉnh sửa thủ công và tăng tốc độ lặp nội dung.
• Biên tập cảnh động
  Quy trình do LLM dẫn dắt có thể lắp ráp video phức tạp bằng cách xác định động các cảnh và thành phần phương tiện, phù hợp cho video cá nhân hóa hoặc dựa trên dữ liệu.
• Giám sát trạng thái cho kết xuất lâu
  Kết xuất video bất đồng bộ cho phép agent kiểm tra và báo cáo trạng thái tạo video, nâng cao trải nghiệm người dùng ở các ứng dụng cần phản hồi tiến độ.
• Tích hợp vào pipeline nội dung AI
  Dễ dàng tích hợp vào các quy trình AI nhiều bước, nơi video là một bước—như tóm tắt nội dung, tạo hình minh họa và tự động tổng hợp video cuối cùng.
• Lắp ráp video theo thành phần
  Hỗ trợ tạo video dạng ghép nối (composable) từ văn bản, đồ họa, âm thanh và phụ đề, hữu ích cho quy trình tiếp cận và bản địa hóa.

Cách thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn thiết lập Windsurf trong repository hoặc README.

Claude

Không có hướng dẫn thiết lập Claude trong repository hoặc README.

Cursor

1. Mở phần Cài đặt Cursor.
2. Vào Features > MCP Servers.
3. Nhấn “+ Add New MCP Server”.
4. Nhập:
   • Name: “json2video-mcp” (hoặc tên bạn muốn)
   • Type: “command”
   • Command:

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

5. Hoặc, thêm vào cấu hình MCP server toàn cục:

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

6. Thay your_api_key_here bằng API key thực tế của bạn (có thể lấy tại json2video.com).
7. Làm mới danh sách máy chủ MCP sau khi lưu.

Cline

Không có hướng dẫn thiết lập Cline trong repository hoặc README.

Bảo mật API Key

• API key cần được cung cấp thông qua biến môi trường JSON2VIDEO_API_KEY.

• Ví dụ (trong JSON cấu hình):

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

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy nhớ thay “json2video-mcp” bằng tên thực tế của máy chủ MCP bạn dùng và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

json2video MCP là một máy chủ tập trung, có tài liệu rõ ràng, cung cấp chức năng tạo video như một công cụ cho LLM và agent. Nó thiếu một số tính năng MCP nâng cao (như roots, resource, sampling hoặc prompt templating), nhưng dễ dàng cài đặt và sử dụng đúng mục đích. Nếu bạn chỉ cần công cụ tạo video, MCP này rất thực dụng và dễ tích hợp, nhưng có thể không mở rộng bằng các MCP khác.

Điểm MCP

Dựa trên các yếu tố trên, tôi đánh giá máy chủ MCP này 5/10: Đáp ứng tốt mục tiêu chính, nhưng thiếu tính mở rộng và nhiều tính năng hệ sinh thái MCP hơn.