Serwer Mimi Panda MCP dla asystentów AI

Połącz Claude’a i inne asystenty AI zgodne z MCP bezpośrednio z API Mimi Panda. Pozwól, aby Twoja sztuczna inteligencja tworzyła kolorowanki, obrazy malowania po numerach, grafiki generowane przez AI, filtry i powiększone ilustracje – wszystko w ramach jednej rozmowy.

Wprowadź Mimi Panda do swojego asystenta AI

Co możesz zbudować z użyciem serwera MCP

Narzędzia obrazowe typu chat‑first dla Claude i ChatGPT

Pozwól, aby Claude, ChatGPT i inni asystenci AI zgodni z MCP wywoływali Mimi Panda bezpośrednio z rozmowy. Serwer MCP udostępnia Mimi Panda jako zestaw ustrukturyzowanych narzędzi, dzięki czemu asystent może:

  • Wymienić dostępne trasy i możliwości API Mimi Panda
  • Tworzyć kolorowanki, obrazy malowania po numerach i grafiki AI
  • Stosować filtry AI lub powiększać istniejące obrazy
  • Pobierać wyniki zadań i tłumaczyć je w języku naturalnym

Zautomatyzowane workflow graficzne

Wykorzystaj serwer MCP do orkiestracji wieloetapowych workflow Mimi Panda bez konieczności pisania „klejowego” kodu w aplikacji. Z poziomu jednej rozmowy asystent może:

  • Wywoływać endpointy kolorowanek, PBN, obrazów AI, filtrów i upscalingu z jednego narzędzia
  • Odpytować i pobierać wyniki długotrwałych zadań graficznych
  • Łączyć wiele usług w jednym przebiegu konwersacji
  • Dołączać niestandardowe nagłówki, tokeny i parametry zapytania do każdego żądania

Integracja przyjazna deweloperom

Serwer to lekki projekt Node.js oparty na oficjalnym SDK Model Context Protocol. Został zaprojektowany tak, aby był prosty w uruchomieniu, konfiguracji i rozbudowie:

  • Wymaga jedynie Node.js 18+ i dostępu do API Mimi Panda
  • Konfigurowany przez zmienne środowiskowe (.env) – URL bazowy, prefix, token, nagłówki i timeout
  • Komunikuje się z klientami MCP przez STDIO, bez potrzeby dodatkowej infrastruktury
  • Otwarty kod na licencji MIT – możesz samodzielnie hostować i dostosowywać
Zobacz, z jakich usług Mimi Panda mogą korzystać Twoje narzędzia MCP

Dostępne narzędzia i endpointy API

  • Ikona endpointu kolorowanek
    Coloring Pages — POST /api/service/coloring
    Zamień zdjęcia i grafiki w wysokiej jakości kolorowanki. Z poziomu klienta MCP możesz przekazywać adresy URL obrazów lub payloady, regulować ustawienia i pozwolić, aby Mimi Panda zwróciła liniową grafikę gotową do druku.
  • Ikona endpointu Paint by Numbers
    Paint by Numbers — POST /api/service/pbn
    Generuj szablony malowania po numerach na podstawie obrazów. Steruj paletami i poziomem szczegółowości przez API, a Twój asystent AI może użytkownikowi tłumaczyć ustawienia i rezultaty.
  • Ikona endpointu kolorowanek AI
    AI Coloring from Prompt — POST /api/service/ai/coloring
    Twórz zupełnie nowe kolorowanki bezpośrednio z tekstowych promptów. Idealne rozwiązanie dla kreatywnych workflow, w których Twój asystent AI projektuje i generuje treści na bieżąco.
  • Ikona endpointu obrazów AI
    AI Image Generation — POST /api/service/ai/image
    Wykorzystaj Mimi Panda jako uniwersalny generator obrazów AI działający za Twoim klientem MCP. Podawaj prompty w czacie, a serwer wywoła API i zwróci gotowe do użycia obrazy.
  • Ikona endpointu filtrów AI
    AI Filters — POST /api/service/image/filter
    Stosuj artystyczne filtry i transformacje na istniejących obrazach. Typy filtrów i dostępne opcje opisane są w ustrukturyzowanych metadanych, aby klienci MCP mogli je czytelnie prezentować.
  • Ikona endpointu powiększania obrazu
    Image Upscaling — POST /api/service/image/upscale
    Poprawiaj i powiększaj obrazy (2x lub 4x), aby uzyskać lepszą jakość do druku lub zastosowań cyfrowych. Uruchamiaj proces powiększania bezpośrednio z czatu AI i odbieraj wysokorozdzielcze wyniki przez serwer MCP.
  • Ikona endpointu wyników zadania
    Task Results — GET /api/service/item/{uuid}
    Odpytuj i pobieraj wyniki długotrwałych zadań Mimi Panda za pomocą ich UUID. Twój klient MCP może poczekać, sprawdzić status, a następnie wyświetlić użytkownikowi linki do pobrania lub podglądy.
  • Ikona endpointów uwierzytelniania
    Authentication & User Profile — /api/auth/login, /api/user/me, /api/user/logout
    Uwierzytelniaj się wobec Mimi Panda, zarządzaj tokenami i odczytuj dane profilu. Serwer MCP pozwala na ponowne wykorzystanie jednego tokena API lub przekazywanie innego tokena z każdym żądaniem, zapewniając elastyczne uwierzytelnianie.
Dlaczego deweloperzy uwielbiają serwer Mimi Panda MCP

Kluczowe zalety dla klientów MCP

  • Ikona strzałki Natywna obsługa Model Context Protocol

    Serwer jest zbudowany w oparciu o oficjalny @modelcontextprotocol/sdk dla Node.js i komunikuje się z klientami przez STDIO. Dzięki temu zapewnia czystą, pierwszorzędną integrację z narzędziami MCP, takimi jak Claude Desktop, bez konieczności tworzenia własnej warstwy sieciowej.

  • Ikona strzałki Prosta konfiguracja oparta na zmiennych środowiskowych

    Skonfiguruj wszystko za pomocą zmiennych środowiskowych lub pliku .env: MCP_API_BASE_URL, MCP_API_PREFIX, MCP_API_TOKEN, MCP_API_HEADERS i MCP_API_TIMEOUT. Zaledwie kilka wartości wystarczy, aby skierować serwer na Twoją samodzielnie hostowaną lub chmurową instancję Mimi Panda.

  • Ikona strzałki Bezpieczne i elastyczne uwierzytelnianie

    Serwer automatycznie obsługuje tokeny Bearer i pozwala zdefiniować domyślny token w MCP_API_TOKEN lub nadpisywać go dla pojedynczych żądań. Tokeny nigdy nie są na stałe wpisywane w prompty, dzięki czemu Twoje dane uwierzytelniające pozostają odseparowane od rozmów z AI.

  • Ikona strzałki Rozbudowane odkrywanie tras i schematów

    Skorzystaj z narzędzia list_api_routes, aby przejrzeć wszystkie dostępne endpointy Mimi Panda – wraz z typami, opisami, wartościami enum i podsumowaniami pól. Klienci MCP mogą wyświetlać te metadane, dzięki czemu zawsze wiesz, jakie parametry są akceptowane przed wykonaniem wywołania.

Jakość obrazu w jakości produkcyjnej prosto z czatu AI

Co mogą wygenerować Twoje narzędzia MCP

Serwer Mimi Panda MCP korzysta z tych samych produkcyjnych interfejsów API, które napędzają nasze aplikacje webowe i desktopowe. Gdy Twój asystent AI wywołuje Mimi Panda przez MCP, otrzymuje dokładnie te same wysokiej jakości kolorowanki, szablony malowania po numerach oraz powiększone obrazy, z których korzystają nasi klienci biznesowi do druku i dystrybucji cyfrowej.

Przykład: /api/service/coloring → wynik: kolorowanka


Zobacz, jak deweloperzy wykorzystują serwer MCP

Przypadki użycia i playbooki

  • Asystenci AI i klienci czatu

    Połącz Claude Desktop, ChatGPT Desktop i inne klienty zgodne z MCP bezpośrednio z Mimi Panda. Pozwól użytkownikom w naturalnym języku prosić o kolorowanki, obrazy malowania po numerach, grafiki AI, filtry lub powiększenia, a serwer MCP zajmie się wszystkimi wywołaniami API w tle.

    Idealne dla:

    • Osobistych kreatywnych asystentów opartych na Claude lub ChatGPT
    • Boty wsparcia lub onboardingu generujące wizualne przykłady
    • Kopiloci AI dla projektantów, ilustratorów i edukatorów
    • Asystenci AI dla zespołów marketingu i sprzedaży
  • Automatyzacja i narzędzia wewnętrzne

    Wykorzystaj serwer MCP jako most między wewnętrznymi procesami a API Mimi Panda. Twój asystent AI może generować obrazy na żądanie, sprawdzać status zadań i kierować linki do pobrania do systemów, z których zespół już korzysta.

    Idealne dla:

    • Wewnętrzne pulpity wywołujące Mimi Panda przez agenta obsługującego MCP
    • Zautomatyzowane pipeline’y treści wymagające bieżącego generowania obrazów
    • Narzędzia back‑office upraszczające masowe przetwarzanie obrazów
  • Narzędzia deweloperskie i platformy SaaS

    Zintegruj możliwości Mimi Panda ze swoimi produktami bez ponownego wdrażania logiki API. Serwer MCP udostępnia generyczne narzędzia list_api_routes i call_api, które można wielokrotnie wykorzystywać w różnych klientach i środowiskach.

    Idealne dla:

    • IDE i narzędzia deweloperskie z obsługą MCP
    • Produkty SaaS, które chcą dostarczać kolorowanki lub obrazy AI na żądanie
    • Platformy low‑code / no‑code integrujące się z serwerami MCP
  • Zespoły, studia i pipeline’y treści

    Ustandaryzuj komunikację zespołu z Mimi Panda, uruchamiając współdzielony serwer MCP. Wszyscy korzystają z tego samego bazowego URL API, prefixu, nagłówków i ustawień timeoutu, a jednocześnie mogą używać własnych klientów AI.

    Idealne dla:

    • Studia kreatywne produkujące duże ilości treści
    • Wieluosobowe zespoły współpracujące na jednym koncie Mimi Panda
    • Organizacje eksperymentujące z pipeline’ami obrazów sterowanymi przez AI
Nie widzisz tu swojego use‑case’u MCP? Potrzebujesz niestandardowej integracji? Skontaktuj się z nami! Skontaktuj się!
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Masz pytania? Mamy odpowiedzi!

FAQ dotyczące serwera Mimi Panda MCP

Tutaj znajdziesz odpowiedzi na najczęstsze pytania dotyczące serwera Mimi Panda MCP: czym jest, jak go zainstalować, jak połączyć go z Claude Desktop oraz jak komunikuje się z API Mimi Panda. Używaj tego opisu jako szybkiej ściągawki podczas konfiguracji.
Masz jeszcze pytania? Otwórz zgłoszenie na GitHubie

Jest to serwer Model Context Protocol (MCP), który udostępnia API Mimi Panda jako zestaw narzędzi dla asystentów AI, takich jak Claude Desktop. Zamiast ręcznie wywoływać endpointy HTTP, Twój klient zgodny z MCP może używać ustrukturyzowanych narzędzi do generowania kolorowanek, szablonów malowania po numerach, obrazów AI, filtrów, powiększeń i wielu innych. Serwer jest open‑source i udostępniany na licencji MIT.
Każdy klient, który implementuje Model Context Protocol i obsługuje serwery MCP oparte na STDIO, może się połączyć. W pliku README znajduje się gotowa do użycia przykładowa konfiguracja dla Claude Desktop, ale inne narzędzia zgodne z MCP również mogą wskazywać na ten sam punkt wejścia Node.js.
Potrzebujesz Node.js w wersji 18 lub nowszej oraz dostępu do instancji API Mimi Panda (głównej usługi mimi-panda.com lub własnej, samodzielnie hostowanej instalacji). Po sklonowaniu repozytorium z GitHuba uruchom „npm install” i skonfiguruj zmienne środowiskowe przed uruchomieniem serwera.
Skopiuj plik .env.example do .env i uzupełnij wymagane zmienne: MCP_API_BASE_URL (np. https://mimi-panda.com), MCP_API_PREFIX (zwykle /api), MCP_API_TOKEN (opcjonalny domyślny token Bearer), MCP_API_HEADERS (dodatkowe nagłówki JSON) oraz MCP_API_TIMEOUT (w milisekundach). Te same zmienne możesz też ustawić bezpośrednio w środowisku zamiast korzystać z pliku .env.
Edytuj plik konfiguracyjny Claude Desktop (na przykład claude_desktop_config.json w systemie macOS) i dodaj nowy wpis mcpServers o nazwie „mimi-panda”. Ustaw command na „node”, a w tablicy args podaj ścieżkę do src/mcp-server.mjs oraz wymagane zmienne środowiskowe (MCP_API_BASE_URL, MCP_API_PREFIX, MCP_API_TOKEN). Po zapisaniu pliku zrestartuj Claude Desktop – serwer pojawi się jako podłączone narzędzie MCP.
Dostępne są dwa główne narzędzia: list_api_routes i call_api. list_api_routes zwraca ustrukturyzowany katalog dostępnych endpointów Mimi Panda, pogrupowanych i opisanych tak, aby klient AI dokładnie wiedział, jakie pola i wartości są obsługiwane. call_api umożliwia wykonywanie żądań HTTP (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE) do dowolnej udostępnionej trasy Mimi Panda, wraz z parametrami zapytania, ciałami JSON, nagłówkami oraz opcjonalnymi tokenami nadawanymi per wywołanie.
Tak. Zaloguj się do aplikacji Mimi Panda, pobierz swój token API z ustawień konta/profilu, a następnie użyj go jako MCP_API_TOKEN w środowisku lub przekazuj go przy każdym wywołaniu za pomocą narzędzia call_api. Serwer MCP sam nie tworzy kont ani nie wydaje tokenów – jedynie przekazuje uwierzytelnione żądania do API Mimi Panda.
Sam MCP‑serwer to niewielka aplikacja Node.js, którą możesz uruchomić lokalnie lub hostować w dowolnym środowisku. Przekazuje on żądania do instancji API Mimi Panda – może to być publiczny serwis mimi-panda.com albo Twoje własne wdrożenie. Dzięki temu masz pełną kontrolę nad tym, gdzie MCP‑serwer działa i w jaki sposób łączy się z Mimi Panda.
Serwer Mimi Panda MCP jest udostępniany na licencji MIT, co zostało opisane w pliku LICENSE w repozytorium GitHub. Możesz swobodnie przeglądać kod, forknąć go, modyfikować i hostować samodzielnie na potrzeby własnych workflow i aplikacji – zgodnie z warunkami licencji MIT.
Główną referencją jest plik README w repozytorium GitHub pod adresem https://github.com/merdekiti/mimi-panda-mcp-server, który opisuje kroki instalacji, zmienne środowiskowe, dostępne narzędzia, przykładową konfigurację dla Claude Desktop oraz podsumowanie używanych endpointów API. Bardziej szczegółowe informacje o API uzyskasz, korzystając z narzędzia list_api_routes w swoim kliencie MCP lub czytając dokumentację Mimi Panda API.
Powrót na górę
Używamy plików cookie
Używamy niezbędnych plików cookie, aby nasza strona działała. Pliki cookie analityczne pomagają nam ulepszyć Twoje doświadczenie. Więcej informacji znajdziesz w naszej polityce plików cookie. Polityka plików cookie
Zaakceptuj tylko niezbędne Zaakceptuj wszystkie