Placid.app MCP Server

O que faz o “Placid.app” MCP Server?

O Placid.app MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para integração com a API do Placid.app. Este servidor atua como uma ponte, permitindo que assistentes e clientes de IA listem templates de design disponíveis e gerem criativos de imagem ou vídeo de forma programática. Ao expor as poderosas capacidades de template e geração de mídia do Placid como ferramentas MCP, possibilita a automação criativa dentro de fluxos de trabalho orientados por IA. Desenvolvedores podem usar este servidor para automatizar a criação de mídias de marketing, preencher templates dinamicamente com conteúdo e gerenciar ativos de design — tudo isso aproveitando gerenciamento seguro de tokens da API e tratamento robusto de erros. O servidor oferece uma forma eficiente de incorporar a criação de ativos visuais e vídeos diretamente em ambientes com LLM.

Lista de Prompts

Não há templates de prompt explícitos mencionados na documentação ou código disponível.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos descritos na documentação ou código.

Lista de Ferramentas

• placid_list_templates
  Lista os templates disponíveis do Placid, com opções para filtrar por collection ID, dados de referência personalizados ou tags. Retorna detalhes do template incluindo título, ID, imagem de pré-visualização, camadas disponíveis e tags.

Outras ferramentas (como geração de imagens/vídeos) são sugeridas pelas funcionalidades, mas não estão documentadas explicitamente no README ou trechos de código visíveis.

Casos de Uso deste MCP Server

• Criação Automatizada de Conteúdo de Marketing
  Desenvolvedores podem automatizar a criação de imagens e vídeos com branding para campanhas ao preencher detalhes e ativos do template de forma programática.
• Geração Dinâmica de Ativos para Redes Sociais
  Gere rapidamente visuais compartilháveis para redes sociais usando conteúdo atualizado e bibliotecas de templates, otimizando o pipeline de conteúdo.
• Produção Criativa Personalizada
  Crie vídeos ou imagens personalizadas para usuários ao unir dados do usuário com templates de design, ideal para campanhas de e-mail ou recomendações de produtos.
• Gerenciamento e Exploração de Templates
  Liste e explore os templates disponíveis no Placid, filtre por tags ou coleções e selecione o melhor para cada tarefa criativa.
• Integração em Ferramentas de Design com LLM
  Utilize o servidor como backend para assistentes de IA ou aplicativos com LLM que precisam gerar e sugerir ativos criativos sob demanda.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js (v18+) está instalado no seu sistema.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Placid MCP Server com o seguinte trecho JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está em execução e acessível.

Claude

1. Instale o Node.js (v18+) se ainda não estiver instalado.
2. Use o comando recomendado de instalação:

   npx -y @smithery/cli install @felores/placid-mcp-server --client claude
   

3. Ou, atualize manualmente as configurações do Claude Desktop com:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salve as configurações e reinicie o Claude.
5. Confirme se o Placid MCP Server está disponível.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js (v18+) está instalado.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira o seguinte no objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique a conectividade com o servidor.

Cline

1. Instale o Node.js (v18+) se necessário.
2. Edite o arquivo de configurações do Cline para incluir:

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salve o arquivo e reinicie o Cline.
4. Certifique-se de que o Placid MCP Server está registrado.

Segurança de Chaves de API

Sempre utilize variáveis de ambiente para armazenar chaves de API com segurança na sua configuração:

{
  "mcpServers": {
    "placid": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        // outras opções de configuração se necessário
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “placid” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis, o Placid.app MCP server oferece uma ferramenta prática e focada para automação criativa, mas carece de documentação aprofundada sobre recursos, templates de prompts e recursos avançados do MCP como sampling ou roots.

Nossa opinião

Este servidor MCP é bem adequado para equipes que precisam de automação criativa e gerenciamento de templates com integração LLM. Sua documentação é clara para configuração, mas falta detalhes sobre prompts, recursos e recursos MCP avançados. No geral, é funcional e confiável para o uso proposto, mas não tão completo em recursos quanto algumas alternativas.

Pontuação MCP

Nota: 6/10
O projeto é prático e open source, com processo de configuração claro e pelo menos uma ferramenta funcional, mas se beneficiaria de documentação mais abrangente e recursos MCP avançados.