Mimi Panda MCP‑server voor AI‑assistenten

Verbind Claude en andere MCP‑compatibele AI‑assistenten rechtstreeks met de Mimi Panda‑API. Laat je AI kleurplaten, paint‑by‑numbers‑sjablonen, AI‑afbeeldingen, filters en opgeschaalde kunstwerken maken – allemaal vanuit één enkel gesprek.

Haal Mimi Panda naar je AI‑assistent

Wat je kunt bouwen met de MCP‑server

Chat‑first beeldtools voor Claude en ChatGPT

Laat Claude, ChatGPT en andere MCP‑compatibele AI‑assistenten Mimi Panda rechtstreeks vanuit een gesprek aanroepen. De MCP‑server stelt Mimi Panda als gestructureerde tools beschikbaar, zodat je assistent kan:

  • Beschikbare Mimi Panda‑API‑routes en mogelijkheden oplijsten
  • Kleurplaten, Paint‑by‑Numbers‑sjablonen en AI‑afbeeldingen maken
  • AI‑filters toepassen of bestaande afbeeldingen upscalen
  • Taakresultaten ophalen en ze in natuurlijke taal toelichten

Geautomatiseerde beeldworkflows

Gebruik de MCP‑server om meerstaps‑workflows in Mimi Panda te orkestreren zonder extra glue‑code in je app. Vanuit één enkel gesprek kan je assistent:

  • Coloring‑, PBN‑, AI‑image‑, filter‑ en upscale‑endpoints via één tool aanroepen
  • Poll en resultaten ophalen voor langlopende beeldtaken
  • Meerdere services combineren binnen één gespreksflow
  • Per verzoek aangepaste headers, tokens en queryparameters toevoegen

Ontwikkelaarsvriendelijke integratie

De server is een lichtgewicht Node.js‑project dat het officiële Model Context Protocol SDK volgt. Hij is ontworpen om eenvoudig te draaien, te configureren en uit te breiden:

  • Vereist alleen Node.js 18+ en toegang tot de Mimi Panda‑API
  • Geconfigureerd via omgevingsvariabelen (.env) voor basis‑URL, prefix, token, headers en timeout
  • Communiceert met MCP‑clients via STDIO, extra infrastructuur is niet nodig
  • Open‑source met MIT‑licentie, zodat je zelf kunt hosten en aanpassen
Zie welke Mimi Panda‑services je MCP‑tools kunnen gebruiken

Beschikbare tools en API‑endpoints

  • Pictogram voor coloring‑endpoint
    Coloring Pages — POST /api/service/coloring
    Zet foto’s en illustraties om in kleurplaten van hoge kwaliteit. Vanuit je MCP‑client kun je afbeeldings‑URL’s of payloads doorgeven, instellingen bijstellen en Mimi Panda een printklare lijntekening laten terugsturen.
  • Pictogram voor Paint‑by‑Numbers‑endpoint
    Paint by Numbers — POST /api/service/pbn
    Genereer Paint‑by‑Numbers‑sjablonen op basis van afbeeldingen. Beheer paletten en detaillering via de API, terwijl je AI‑assistent de instellingen en resultaten aan de gebruiker uitlegt.
  • Pictogram voor AI‑coloring‑endpoint
    AI Coloring from Prompt — POST /api/service/ai/coloring
    Maak compleet nieuwe kleurplaten rechtstreeks vanuit tekstprompts. Ideaal voor creatieve workflows waarin je AI‑assistent spontaan content ontwerpt en genereert.
  • Pictogram voor AI‑image‑endpoint
    AI Image Generation — POST /api/service/ai/image
    Gebruik Mimi Panda als algemene AI‑beeldgenerator achter je MCP‑client. Geef prompts in de chat en laat de server de API aanroepen en kant‑en‑klare beelden terugsturen.
  • Pictogram voor AI‑filters‑endpoint
    AI Filters — POST /api/service/image/filter
    Pas artistieke filters en transformaties toe op bestaande afbeeldingen. Filtertypes en opties worden beschreven in gestructureerde metadata, zodat MCP‑clients ze duidelijk kunnen presenteren.
  • Pictogram voor upscale‑endpoint
    Image Upscaling — POST /api/service/image/upscale
    Verbeter en schaal afbeeldingen (2x of 4x) op voor betere kwaliteit bij drukwerk of digitaal gebruik. Start het upscalen rechtstreeks vanuit je AI‑chat en ontvang hoge‑resolutie resultaten via de MCP‑server.
  • Pictogram voor task‑result‑endpoint
    Task Results — GET /api/service/item/{uuid}
    Poll en haal resultaten op van langlopende Mimi Panda‑taken op basis van hun UUID. Je MCP‑client kan wachten, de status controleren en vervolgens downloadlinks of previews aan de gebruiker tonen.
  • Pictogram voor authenticatie‑endpoints
    Authentication & User Profile — /api/auth/login, /api/user/me, /api/user/logout
    Authenticeer tegen Mimi Panda, beheer tokens en lees profielgegevens uit. De MCP‑server laat je één API‑token hergebruiken of per verzoek een ander token meesturen voor flexibele authenticatie.
Waarom ontwikkelaars dol zijn op de Mimi Panda MCP‑server

Belangrijkste voordelen voor MCP‑clients

  • Pictogram pijltje Native ondersteuning voor Model Context Protocol

    De server is gebouwd op de officiële @modelcontextprotocol/sdk voor Node.js en communiceert met clients via STDIO. Dat betekent een schone, eersteklas integratie met MCP‑tools zoals Claude Desktop, zonder eigen netwerkplumbing.

  • Pictogram pijltje Eenvoudige configuratie op basis van omgevingsvariabelen

    Configureer alles via omgevingsvariabelen of een .env‑bestand: MCP_API_BASE_URL, MCP_API_PREFIX, MCP_API_TOKEN, MCP_API_HEADERS en MCP_API_TIMEOUT. Met slechts een paar waarden wijs je de server naar je self‑hosted of cloud‑instantie van Mimi Panda.

  • Pictogram pijltje Veilige, flexibele authenticatie

    De server verwerkt Bearer‑tokens automatisch en laat je een standaardtoken definiëren via MCP_API_TOKEN of dit per verzoek overschrijven. Tokens worden nooit hard‑gecodeerd in prompts, zodat je inloggegevens los blijven staan van AI‑conversaties.

  • Pictogram pijltje Rijke route‑ontdekking en schema’s

    Gebruik de tool list_api_routes om alle beschikbare Mimi Panda‑endpoints te inspecteren, inclusief types, beschrijvingen, enums en veldsamenvattingen. MCP‑clients kunnen deze metadata zichtbaar maken zodat je vóór elke call precies weet welke parameters zijn toegestaan.

Productiekwaliteit beelden, rechtstreeks vanuit je AI‑chat

Wat je MCP‑tools kunnen genereren

De Mimi Panda MCP‑server praat met dezelfde productie‑API’s die ook onze web‑ en desktopapps aansturen. Wanneer je AI‑assistent Mimi Panda via MCP aanroept, krijgt hij precies dezelfde hoogwaardige kleurplaten, paint‑by‑numbers‑sjablonen en opgeschaalde beelden als onze zakelijke klanten gebruiken voor drukwerk en digitale distributie.

Voorbeeld: /api/service/coloring → kleurplaat‑output


Bekijk hoe ontwikkelaars de MCP‑server gebruiken

Use‑cases & playbooks

  • AI‑assistenten & chatclients

    Verbind Claude Desktop, ChatGPT Desktop en andere MCP‑compatibele clients rechtstreeks met Mimi Panda. Laat gebruikers in natuurlijke taal vragen om kleurplaten, Paint‑by‑Numbers‑sjablonen, AI‑afbeeldingen, filters of upscales, terwijl de MCP‑server alle API‑calls achter de schermen afhandelt.

    Perfect voor:

    • Persoonlijke creatieve assistenten met Claude of ChatGPT
    • Support‑ of onboardingbots die visuele voorbeelden genereren
    • AI‑copilots voor designers, illustratoren en docenten
    • AI‑assistenten voor marketing‑ en salesteams
  • Automatisering & interne tools

    Gebruik de MCP‑server als brug tussen je interne processen en de Mimi Panda‑API. Je AI‑assistent kan on‑demand afbeeldingen genereren, taakstatussen controleren en downloadlinks doorsturen naar de systemen die je team al gebruikt.

    Perfect voor:

    • Interne dashboards die Mimi Panda aanroepen via een MCP‑bewuste agent
    • Geautomatiseerde contentpipelines die on‑the‑fly beeldgeneratie nodig hebben
    • Backoffice‑tools die bulkverwerking van beelden vereenvoudigen
  • Ontwikkeltools & SaaS‑platformen

    Integreer de mogelijkheden van Mimi Panda in je eigen producten zonder de API‑logica opnieuw te hoeven bouwen. De MCP‑server stelt generieke tools list_api_routes en call_api beschikbaar die je in verschillende clients en omgevingen kunt hergebruiken.

    Perfect voor:

    • IDE’s en ontwikkeltools met MCP‑ondersteuning
    • SaaS‑producten die on‑demand kleurplaten of AI‑afbeeldingen willen aanbieden
    • Low‑code / no‑code‑platformen die integreren met MCP‑servers
  • Teams, studio’s & contentpipelines

    Standaardiseer hoe je team met Mimi Panda praat door een gedeelde MCP‑server te draaien. Iedereen gebruikt dezelfde API‑basis‑URL, prefix, headers en timeoutconfiguratie, maar kan toch zijn eigen AI‑client kiezen.

    Perfect voor:

    • Creatieve studio’s die grote hoeveelheden content produceren
    • Teams met meerdere personen die rond één Mimi Panda‑account werken
    • Organisaties die experimenteren met AI‑gestuurde beeldpipelines
Zie je jouw MCP‑use‑case hier niet terug? Heb je een maatwerk‑integratie nodig? Neem contact met ons op! Neem contact op!
Veelgestelde vragen (FAQ)
Heb je vragen? Wij hebben antwoorden!

FAQ voor de Mimi Panda MCP-server

Hier vind je antwoorden op veelgestelde vragen over de Mimi Panda MCP‑server: wat het is, hoe je hem installeert, hoe je hem koppelt aan Claude Desktop en hoe hij met de Mimi Panda‑API communiceert. Gebruik dit als snelle referentie tijdens de installatie.
Nog vragen? Een issue openen op GitHub

Dit is een Model Context Protocol‑ (MCP) server die de Mimi Panda‑API als tools aanbiedt voor AI‑assistenten zoals Claude Desktop. In plaats van HTTP‑endpoints handmatig aan te roepen kan je MCP‑compatibele client gestructureerde tools gebruiken om kleurplaten, paint‑by‑numbers‑sjablonen, AI‑afbeeldingen, filters, upscales en meer te genereren. De server is open‑source en uitgebracht onder de MIT‑licentie.
Elke client die het Model Context Protocol implementeert en STDIO‑gebaseerde MCP‑servers ondersteunt kan verbinden. In het README staat een kant‑en‑klare voorbeeldconfiguratie voor Claude Desktop, maar andere MCP‑bewuste tools kunnen naar hetzelfde Node.js‑entrypoint verwijzen.
Je hebt Node.js 18 of nieuwer nodig en toegang tot een Mimi Panda‑API‑instantie (ofwel de hoofdservice op mimi-panda.com, of je eigen self‑hosted deployment). Nadat je de repository van GitHub hebt gekloond, voer je „npm install” uit en configureer je de omgevingsvariabelen voordat je de server start.
Kopieer .env.example naar .env en vul de vereiste variabelen in: MCP_API_BASE_URL (bijvoorbeeld https://mimi-panda.com), MCP_API_PREFIX (meestal /api), MCP_API_TOKEN (optioneel standaard Bearer‑token), MCP_API_HEADERS (extra JSON‑headers) en MCP_API_TIMEOUT (in milliseconden). Je kunt deze variabelen ook rechtstreeks in je omgeving instellen in plaats van een .env‑bestand te gebruiken.
Bewerk het configuratiebestand van Claude Desktop (bijvoorbeeld claude_desktop_config.json op macOS) en voeg een nieuw mcpServers‑item toe met de naam „mimi-panda”. Zet command op „node” en geef in de args‑array het pad door naar src/mcp-server.mjs, samen met de benodigde omgevingsvariabelen (MCP_API_BASE_URL, MCP_API_PREFIX, MCP_API_TOKEN). Na het opslaan van het bestand start je Claude Desktop opnieuw; de server verschijnt dan als gekoppelde MCP‑tool.
Er zijn twee hoofdtools: list_api_routes en call_api. list_api_routes retourneert een gestructureerde catalogus van beschikbare Mimi Panda‑endpoints, gegroepeerd en gedocumenteerd zodat je AI‑client weet welke velden en waarden zijn toegestaan. Met call_api kun je HTTP‑verzoeken (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE) uitvoeren naar elke blootgestelde Mimi Panda‑route, inclusief queryparameters, JSON‑bodies, headers en optionele tokens per call.
Ja. Meld je aan bij de Mimi Panda‑applicatie, haal je API‑token op in de account‑ of profielinstellingen en gebruik dat vervolgens als MCP_API_TOKEN in je omgeving of geef het per verzoek door via de call_api‑tool. De MCP‑server maakt zelf geen accounts aan en geeft geen tokens uit; hij stuurt alleen geauthenticeerde verzoeken door naar de Mimi Panda‑API.
De MCP‑server zelf is een kleine Node.js‑applicatie die je lokaal of op een eigen infrastructuur kunt draaien. Hij stuurt verzoeken door naar een Mimi Panda‑API‑instantie, die ofwel de publieke dienst op mimi-panda.com is, of je eigen deployment. Zo houd je volledige controle over waar de MCP‑server draait en hoe hij verbinding maakt met Mimi Panda.
De Mimi Panda MCP‑server wordt uitgebracht onder de MIT‑licentie, zoals vermeld in het LICENSE‑bestand van de GitHub‑repository. Je bent vrij om de code te bekijken, te forken, aan te passen en zelf te hosten voor je eigen workflows en applicaties, zolang je de voorwaarden van de MIT‑licentie naleeft.
De belangrijkste referentie is het README‑bestand in de GitHub‑repository op https://github.com/merdekiti/mimi-panda-mcp-server. Daarin staan de installatie‑stappen, omgevingsvariabelen, beschikbare tools, een voorbeeldconfiguratie voor Claude Desktop en een samenvatting van de onderliggende API‑endpoints. Voor diepere API‑details kun je de list_api_routes‑tool vanuit je MCP‑client gebruiken of de Mimi Panda‑API‑documentatie raadplegen.
Terug naar boven
Wij gebruiken cookies
We gebruiken essentiële cookies om onze site te laten werken. Analytische cookies helpen ons uw ervaring te verbeteren. U vindt meer informatie in ons cookiebeleid. Cookiebeleid
Accepteer alleen essentiële Accepteer alles