2027 में Cursor के लिए सबसे अच्छे MCP सर्वर (मुफ़्त विकल्पों के साथ)

Cursor कोड तेज़ी से लिखता है, लेकिन डिफ़ॉल्ट रूप से उसे आपके डेटाबेस स्कीमा, आपके खुले पull requests, कल रात के प्रोडक्शन एरर, या मंगलवार को इंस्टॉल की गई लाइब्रेरी के वर्ज़न के बारे में कुछ नहीं पता होता। Model Context Protocol (MCP) सर्वर यह कमी पूरी करते हैं, क्योंकि ये एजेंट को ऐसे टूल देते हैं जिन्हें वह कॉल कर सकता है: किसी टेबल को क्वेरी करना, कोई इश्यू पढ़ना, ब्राउज़र खोलना, या ठीक वह डॉक्स पेज लाना। पेच यह है कि आप जो भी सर्वर जोड़ते हैं, वह अपनी टूल परिभाषाएँ भी कॉन्टेक्स्ट विंडो में लोड करता है, इसलिए सबसे अच्छा सेटअप छोटी सूची वाला होता है जिसमें हर सर्वर अपनी जगह कमाए।

यह रैंकिंग सिर्फ़ उन्हीं सर्वरों तक सीमित है जो रोज़ की समस्या हल करते हैं, और यह भी बताती है कि कौन-से मुफ़्त हैं। कॉन्फ़िग स्निपेट Cursor के MCP डॉक्यूमेंटेशन और हर सर्वर की अपनी रिपॉज़िटरी के फ़ॉर्मेट को फ़ॉलो करते हैं, ताकि आप उन्हें पेस्ट करके ज़रूरत के हिसाब से बदल सकें। आख़िरी सेक्शन में वह बात जोड़ी गई है जो ज़्यादातर MCP सूचियों में छूट जाती है: एडिटर छोड़े बिना अपने प्रोजेक्ट के लिए इमेज और वीडियो बनाना।

💡 समय कम है? पहले Context7, GitHub और Playwright इंस्टॉल करें। यह तिकड़ी पुराने डॉक्स, बिना देखे रेपो एक्सेस और बिना टेस्ट किए UI की समस्या ठीक करती है, और इन तीनों तक पहुँचने का एक मुफ़्त तरीका है।

Cursor में MCP कैसे काम करता है

MCP सर्वर एक छोटा प्रोग्राम है, या कोई होस्टेड एंडपॉइंट, जो एक मानक प्रोटोकॉल के ज़रिए एजेंट को टूल उपलब्ध कराता है। Cursor क्लाइंट है। जब आप कोई सवाल पूछते हैं, तो एजेंट उपलब्ध टूल की सूची पढ़ता है, तय करता है कि कौन-से मदद करेंगे, उन्हें कॉल करता है, और नतीजों को अपने जवाब में इस्तेमाल करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से आप हर कॉल को मंज़ूरी देते हैं, और जो भी चीज़ कुछ लिखती है उसके लिए यह सेटिंग चालू रखना सही है।

कॉन्फ़िग फ़ाइलें और ट्रांसपोर्ट

Cursor सर्वर की सूची दो जगहों पर एक mcp.json फ़ाइल से पढ़ता है:

• प्रोजेक्ट: रिपॉज़िटरी के रूट में .cursor/mcp.json, जिसे git के ज़रिए अपनी टीम के साथ आसानी से शेयर किया जा सकता है
• ग्लोबल: आपकी होम डायरेक्टरी में ~/.cursor/mcp.json, जो हर प्रोजेक्ट में उपलब्ध रहती है

तीन ट्रांसपोर्ट काम करते हैं: stdio, जिसमें Cursor एक लोकल कमांड लॉन्च करता है, साथ ही रिमोट सर्वरों के लिए SSE और Streamable HTTP। लोकल एंट्री command, args और env इस्तेमाल करती हैं। रिमोट एंट्री url और headers इस्तेमाल करती हैं, और रिमोट सर्वर OAuth से authenticate कर सकते हैं। वैल्यू में ${env:NAME}, ${userHome} और ${workspaceFolder} का रेफ़रेंस दिया जा सकता है, जिससे मशीन-विशिष्ट पाथ और क्रेडेंशियल फ़ाइल से बाहर रहते हैं। वन-क्लिक इंस्टॉल के लिए Cursor marketplace और cursor.directory दोनों पर "Add to Cursor" बटन मिलता है।

💡 जो एंट्री आपके निजी टोकन पर निर्भर हैं, उन्हें ग्लोबल फ़ाइल में रखें। प्रोजेक्ट फ़ाइल को क्रेडेंशियल से मुक्त रखें, ताकि वह git में सुरक्षित रहे।

लगभग 40 टूल की सीमा

Cursor सेटअप की कई रैंकिंग बताती हैं कि एजेंट सभी सक्रिय सर्वरों को मिलाकर लगभग 40 टूल देखता है। हर टूल का नाम, विवरण और JSON schema होता है, और यह सब आपके एक शब्द टाइप करने से पहले ही कॉन्टेक्स्ट में होता है। 30 टूल वाला एक सर्वर चार छोटे सर्वरों के लिए जगह ही नहीं छोड़ता, और लंबा मेनू एजेंट को सही कॉल चुनने में धीमा कर देता है।

व्यावहारिक नियम यह है: तीन से छह सर्वर चलाएँ, और Cursor की MCP सेटिंग में उन सर्वरों को बंद कर दें जिनकी मौजूदा टास्क को ज़रूरत नहीं। जो सर्वर आपको टूलसेट चुनने देते हैं, जैसे GitHub, वे उपयोगी हिस्से खोए बिना सीमा के भीतर रहने में मदद करते हैं।

पहले इंस्टॉल करने वाले चार सर्वर

ये चार उन समस्याओं को हल करते हैं जो लगभग हर प्रोजेक्ट में आती हैं: गलत डॉक्स, रेपो का संदर्भ, ब्राउज़र टेस्टिंग और वर्कस्पेस के बाहर की फ़ाइलें। इनमें से हर एक शुरू करने के लिए मुफ़्त है।

मौजूदा डॉक्स के लिए Context7

AI कोडिंग की सबसे आम विफलता यह है कि कोड पूरे भरोसे से लिखा जाता है, पर वह ऐसे API के लिए होता है जो दो वर्ज़न पहले बदल चुका था। Context7 ज़रूरत पड़ने पर वर्ज़न-विशिष्ट डॉक्यूमेंटेशन कॉन्टेक्स्ट में लाता है। यह दो टूल दिखाता है: resolve-library-id, जो लाइब्रेरी के नाम को ID में बदलता है, और query-docs, जो संबंधित पेज लाता है। इसलिए टूल परिभाषाओं पर खर्च बहुत कम रहता है।

होस्टेड सर्वर बिना टोकन के काम करता है, और Context7 डैशबोर्ड से मिला मुफ़्त टोकन रेट लिमिट बढ़ा देता है। किसी प्रॉम्प्ट में "use context7" वाक्यांश जोड़ें, जैसे: "मौजूदा Next.js caching विकल्पों के साथ एक route handler बनाएँ। use context7."

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:CONTEXT7_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

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अगर आप बिना किसी अकाउंट के शुरू करना चाहते हैं, तो headers ब्लॉक हटा दें।

रेपो और pull requests के लिए GitHub

GitHub का आधिकारिक सर्वर एजेंट को आपकी रिपॉज़िटरी पढ़ने और उन पर काम करने देता है: कोड सर्च करना, इश्यू छाँटना, pull requests खोलना और CI के नतीजे पढ़ना। यह MIT लाइसेंस के तहत है, और होस्टेड वर्ज़न https://api.githubcopilot.com/mcp/ पर मौजूद है।

जो क्लाइंट OAuth सपोर्ट करते हैं, उनमें आप OAuth से साइन इन कर सकते हैं, या हेडर के रूप में personal access token दे सकते हैं। टूलसेट निर्दिष्ट न करने पर यह एक डिफ़ॉल्ट ग्रुप लोड करता है, जिसमें context, repos, issues, pull requests और users शामिल हैं, और यह पहले से ही टूल सीमा में मदद करता है। read-only मोड हर write टूल को छोड़ देता है।

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:GITHUB_PAT}"
      }
    }
  }
}

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टोकन बनाते समय जितने कम scopes से काम चल सके, उतने ही रखें। वह fine-grained टोकन जो सिर्फ़ उन्हीं रिपॉज़िटरी तक सीमित हो जिन पर आप वाकई काम करते हैं, उस classic टोकन से ज़्यादा सुरक्षित है जिसका पूरा एक्सेस हो।

ब्राउज़र जाँच के लिए Playwright

Microsoft का Playwright MCP एजेंट को एक असली ब्राउज़र चलाने देता है: पेज खोलना, क्लिक करना, फ़ॉर्म भरना, और देखना कि क्या हुआ। यह पिक्सल के बजाय accessibility tree से काम करता है, इसलिए इसे किसी vision मॉडल की ज़रूरत नहीं पड़ती और टोकन खर्च कम रहता है। यह Apache-2.0 लाइसेंस के तहत लोकल चलता है।

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

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--headless के बिना ब्राउज़र दिखाई देते हुए खुलता है, जो तब काम आता है जब आप एजेंट को काम करते देखना चाहें, इसलिए टेस्टिंग के दौरान यह फ़्लैग हटा दें। Chrome, Firefox, WebKit या Edge चुनने के लिए --browser इस्तेमाल करें। एक अच्छा पहला प्रॉम्प्ट: "dev server शुरू करें, sign-up पेज खोलें, एक खाली फ़ॉर्म सबमिट करें, और हर console error की रिपोर्ट दें।"

शेयर्ड फ़ोल्डरों के लिए Filesystem

Cursor पहले से ही आपका वर्कस्पेस पढ़ता है, इसलिए Filesystem सर्वर सिर्फ़ उन फ़ोल्डरों के लिए काम का है जो उसके बाहर हैं: कोई शेयर्ड specs डायरेक्टरी, डिज़ाइन एक्सपोर्ट फ़ोल्डर, या नोट्स वॉल्ट। यह MCP प्रोजेक्ट का एक मुफ़्त reference सर्वर है, और आप इसे आर्गुमेंट के रूप में अनुमत डायरेक्टरी की स्पष्ट सूची देते हैं।

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "${userHome}/Documents/specs"]
    }
  }
}

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सिर्फ़ वही डायरेक्टरी दें जिन्हें एजेंट के पढ़ने और बदलने से आपको आराम हो। अगर रेपो के बाहर कोई फ़ोल्डर नहीं है, तो इसे छोड़ दें और टूल स्लॉट बचाएँ।

बैकएंड और डीबगिंग के विकल्प

बुनियादी चीज़ें काम करने लगें, तो उन सर्वरों को जोड़ें जो एजेंट को उन सिस्टम से जोड़ते हैं जिनसे आपका कोड असल में बात करता है। असली प्रोजेक्ट्स में ये तीन सबसे ज़्यादा आते हैं।

Postgres काम के लिए Supabase

https://mcp.supabase.com/mcp पर मौजूद होस्टेड Supabase सर्वर में 20 से ज़्यादा टूल हैं: टेबल डिज़ाइन, migrations, SQL queries, database branching और TypeScript type generation। साइन-इन ब्राउज़र में OAuth से होता है, और project_ref पैरामीटर से आप इसे एक ही प्रोजेक्ट तक सीमित कर सकते हैं। इस प्लेटफ़ॉर्म पर एक मुफ़्त plan है, इसलिए आप इसे किसी साइड प्रोजेक्ट के साथ आज़मा सकते हैं।

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "url": "https://mcp.supabase.com/mcp?project_ref=YOUR_PROJECT_REF&read_only=true"
    }
  }
}

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इसे प्रोडक्शन के बजाय किसी डेवलपमेंट प्रोजेक्ट पर पॉइंट करें और रीड-ओनली मोड से शुरू करें। read_only=true को तभी हटाएँ, जब आप चाहते हों कि एजेंट माइग्रेशन चलाए।

असली एरर के लिए Sentry

Sentry का सर्वर https://mcp.sentry.dev/mcp पर ब्राउज़र से साइन इन होता है, और stack traces, release data और issue details सीधे चैट में ले आता है। डैशबोर्ड से एरर कॉपी करके पेस्ट करने के बजाय आप एजेंट से कहते हैं कि किसी प्रोजेक्ट का सबसे नया अनसुलझा issue लाए, फ़ेल होने वाली फ़ाइल पढ़े और fix सुझाए। इसके लिए आपको Sentry अकाउंट चाहिए, और इस वर्कफ़्लो को आज़माने के लिए मुफ़्त plan काफ़ी है।

डिज़ाइन से कोड के लिए Figma

Figma का Dev Mode सर्वर http://127.0.0.1:3845/mcp पर लोकल चलता है और चुने गए फ़्रेम को असली spacing, colors और component names के साथ कोड में बदलता है। इसके लिए Figma desktop ऐप और Dev Mode वाली पेड सीट चाहिए, इसलिए यहाँ यही एक एंट्री है जो मुफ़्त विकल्प नहीं है। इसे तभी जोड़ें जब आप हर हफ़्ते डिज़ाइन फ़्रेम को कोड में बदलते हों।

मुफ़्त विकल्प एक नज़र में

यह रही पूरी सूची एक टेबल में, जिसमें हर सर्वर की लागत और साइन-इन का तरीका है। कीमतें और उपयोग की सीमाएँ बदलती रहती हैं, इसलिए टीम पर कुछ भी लागू करने से पहले प्रोजेक्ट के पेज पर पुष्टि कर लें।

अगर आप एक ही फ़ाइल से शुरू करना चाहते हैं, तो यह उन तीन विकल्पों को जोड़ती है जिन्हें GitHub के अलावा किसी अकाउंट की ज़रूरत नहीं। इसे ~/.cursor/mcp.json में पेस्ट करें, और पहले अपने shell में GITHUB_PAT सेट करें।

{
  "mcpServers": {
    "context7": { "url": "https://mcp.context7.com/mcp" },
    "github": {
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:GITHUB_PAT}" }
    },
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest", "--headless"]
    }
  }
}

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ऐसा मॉडल चुनें जो टूल अच्छे से कॉल करे

MCP तभी मदद करता है जब Cursor के पीछे का मॉडल सही टूल चुने, ठीक arguments दे और जवाब मिलने पर रुक जाए। यह व्यवहार मॉडलों के बीच काफ़ी अलग होता है, और हर रिलीज़ के साथ बदलता है, इसलिए किसी भी लीडरबोर्ड पर शक करें और अपनी रिपॉज़िटरी पर खुद टेस्ट करें।

एक निष्पक्ष टेस्ट वह टास्क है जिसमें क्रम से तीन या चार टूल कॉल चाहिए: "सबसे नया फ़ेल होने वाला CI run ढूँढें, लॉग में बताई गई फ़ाइल खोलें, और fix सुझाएँ।" इन चार बातों पर नज़र रखें: पहले गलत टूल चुनना, एक जैसी कॉल बार-बार दोहराना, arguments खुद गढ़ना, और ऐसा अंतिम जवाब जो टूल के आउटपुट को नज़रअंदाज़ करे।

अगर आपका Cursor plan इन्हें उपलब्ध कराता है, तो ये मॉडल इस टेस्ट के लायक हैं:

• Claude Sonnet 5 लंबे, बहु-चरणीय कोडिंग टास्क के लिए, जहाँ सावधानी से टूल इस्तेमाल चाहिए
• GPT 5.6 Sol कठिन कोडिंग समस्याओं के लिए, जिनमें पढ़ना, एडिट करना और रीज़निंग एक साथ हो
• Gemini 3.5 Flash तेज़ लुकअप के लिए, जहाँ गहराई से ज़्यादा रफ़्तार मायने रखती है
• Kimi K2.6 कई छोटी कॉल वाले एजेंट-शैली वर्कफ़्लो के लिए

मेरी शुरुआत यह होती है: डॉक्स और रेपो के तेज़ लुकअप के लिए एक तेज़ मॉडल, और पाँच या उससे ज़्यादा कॉल की श्रृंखलाओं के लिए एक मज़बूत मॉडल, फिर एक हफ़्ते के असली इस्तेमाल के बाद बदलाव। आप इन सभी मॉडलों में एक ही प्लानिंग प्रॉम्प्ट Picasso IA पर पेस्ट करके देख सकते हैं कि हर मॉडल टूल प्लान का क्रम कैसे तय करता है, और उसके बाद ही अपने एडिटर में मॉडल बदलें।

Cursor से इमेज और वीडियो बनाएँ

डॉक्स साइट, लैंडिंग पेज, README बैनर, खाली स्टेट और changelog पोस्ट, इन सबको विज़ुअल चाहिए, और आम तरीका यह है कि एडिटर छोड़कर कहीं और कुछ बनाएँ, फ़ाइल का नाम बदलें और उसे रेपो में खींच कर डालें। एक जनरेशन API इसे एक प्रॉम्प्ट, एक स्क्रिप्ट और एक कमिट की गई फ़ाइल में बदल देता है।

एसेट्स आपके वर्कफ़्लो में क्यों हों

जब कोई इमेज उसी pull request में होती है जिसमें उसका इस्तेमाल करने वाला कंपोनेंट है, तो reviewers दोनों को एक साथ देखते हैं और कुछ छूटता नहीं। इससे आप उसी सेशन में हीरो इमेज दोबारा बना सकते हैं जिसमें आपने हेडलाइन बदली हो।

Picasso IA अपने डेवलपर API के ज़रिए चार मॉडल देता है: टेक्स्ट-टू-इमेज के लिए Picasso IA Image, इमेज एडिट और मिलाने के लिए Picasso IA Image Editor Pro, टेक्स्ट या इमेज से वीडियो के लिए Picasso IA Video, और सिंक्रोनाइज़्ड ऑडियो वाले वीडियो के लिए Seedance 2.5 Lite। अकाउंट एरिया में MCP कनेक्शन भी सूचीबद्ध हैं, पर सर्वर का विवरण साइन-इन के पीछे है, इसलिए mcp.json में जोड़ने से पहले सटीक URL वहीं से देख लें।

Picasso IA Image कैसे इस्तेमाल करें

पहले ब्राउज़र में ऐसा प्रॉम्प्ट खोजें जो काम करे, फिर उसे एक स्क्रिप्ट में ले जाएँ।

1. Picasso IA Image पेज खोलें और साइन इन करें।
2. पाँच हिस्सों वाला प्रॉम्प्ट लिखें: subject, setting, light direction, lens और texture। इसे 4,000 अक्षरों से कम रखें।
3. हीरो इमेज के लिए आस्पेक्ट रेशियो 16:9 और अवतार या कार्ड के लिए 1:1 सेट करें।
4. जनरेट करें, और इमेज के अंदर कोई टेक्स्ट न माँगें। अनचाहा जुड़ा टेक्स्ट सबसे आम खामी है।
5. छोटी समस्याएँ, जैसे कोई बेकार चीज़ या खराब हाथ, शुरू से दोबारा बनाने के बजाय Picasso IA Image Editor Pro से ठीक करें।
6. प्रॉम्प्ट काम करने लगे, तो एजेंट द्वारा चलाई जा सकने वाली स्क्रिप्ट से API कॉल करें। Predictions asynchronous होते हैं, इसलिए आप एक बनाते हैं और नतीजे के लिए poll करते हैं।

curl -X POST https://api.picassoia.com/v1/models/picassoia/picassoia-image/predictions \
  -H "Authorization: Bearer $PICASSOIA_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input":{"prompt":"a developer desk in morning light, photorealistic","aspect_ratio":"16:9"}}'

curl https://api.picassoia.com/v1/predictions/PREDICTION_ID \
  -H "Authorization: Bearer $PICASSOIA_TOKEN"

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टोकन pia_sk_ से शुरू होते हैं और आपके अकाउंट के API सेक्शन में बनाए जाते हैं, जिनकी सीमा प्रति अकाउंट दो है। एक अकाउंट एक समय में पाँच predictions चला सकता है, जो टोकन और MCP कनेक्शन में साझा होते हैं। API डॉक्स के अनुसार predictions में क्रेडिट नहीं लगते, लेकिन इन्हें बनाने के लिए Infinite plan चाहिए, और दूसरे plans को 403 plan_required जवाब मिलता है। इसे build step में जोड़ने से पहले अपना plan जाँच लें।

💡 जेनरेट की गई फ़ाइलें public/images/ में सार्थक नामों से सेव करें, फिर एजेंट से कहें कि सही alt text के साथ <img> टैग जोड़े। सार्थक फ़ाइल नाम और alt text सर्च ट्रैफ़िक में मदद करते हैं।

डेमो के लिए छोटे वीडियो क्लिप

changelog एंट्री या फ़ीचर पेज के लिए पाँच सेकंड की क्लिप स्टैटिक स्क्रीनशॉट से बेहतर होती है। Picasso IA Video किसी स्थिर इमेज को एनिमेट करता है, इसलिए ऊपर वाले स्टेप की हीरो इमेज लेकर उसे हल्का कैमरा मोशन दे सकते हैं। Seedance 2.5 Lite सिंक्रोनाइज़्ड ऑडियो जोड़ता है, और इसका पेज 10 सेकंड तक की क्लिप का दावा करता है।

वीडियो प्रॉम्प्ट क्रमवार लिखें: subject कहाँ से शुरू होता है, क्या हिलता है, और कैमरा कैसे चलता है। उदाहरण के लिए: "सुबह के समय लकड़ी की मेज़ पर एक लैपटॉप, स्क्रीन की ओर धीमा dolly in, बाईं ओर मग से उठती भाप, नरम खिड़की की रोशनी।" नतीजे को कमिट करने से पहले कंप्रेस करें, क्योंकि वीडियो फ़ाइलें रेपो को तेज़ी से बड़ा कर देती हैं।

टोकन बर्बाद करने वाली गलतियाँ

ज़्यादातर खराब MCP सेटअप कुछ ही तरीकों से विफल होते हैं। कुछ नया जोड़ने से पहले इन्हें ठीक करें।

एक साथ सब कुछ इंस्टॉल करना

पंद्रह सर्वर सुनने में शक्तिशाली लगते हैं, पर व्यवहार खराब करते हैं। टूल के विवरण आपस में टकराते हैं, एजेंट लगभग एक जैसे विकल्पों के बीच हिचकिचाता है, और हर अनुरोध पर आप schemas का खर्च उठाते हैं। एक सर्वर जोड़ें, एक हफ़्ते उसका इस्तेमाल करें, और उसे तभी रखें जब एजेंट उसे बिना कहे अपने आप इस्तेमाल करे।

mcp.json में सीक्रेट्स पेस्ट करना

प्रोजेक्ट-लेवल mcp.json आम तौर पर कमिट हो जाती है। उसमें पेस्ट किया गया टोकन git history में पहुँच जाता है, और बाद में उसे हटाने से पुरानी वैल्यू सुरक्षित नहीं होती। ${env:NAME} रेफ़रेंस इस्तेमाल करें, या लोकल सर्वरों के लिए envFile विकल्प लें, और जो भी टोकन कभी कमिट हुआ हो उसे रोटेट करें।

write एक्सेस चालू छोड़ना

पहले read-only रखना एक अच्छी आदत है। GitHub read-only मोड सपोर्ट करता है, और Supabase read_only=true स्वीकार करता है। जो भी चीज़ लिखती हो, merge करती हो, delete करती हो या SQL चलाती हो, उसके लिए tool approval चालू रखें। आधिकारिक सर्वरों के अलावा समुदाय के सर्वरों के लिए इंस्टॉल से पहले source पढ़ें, जब सर्वर संवेदनशील सिस्टम छूता हो तो @latest की जगह एक निश्चित version पिन करें, और ऐसे सर्वर चुनें जिनका maintainer सक्रिय हो और लाइसेंस साफ़ हो।

Picasso IA पर आज़माएँ

आपको आज ही यह सब नहीं चाहिए। Context7 इंस्टॉल करें, सीमित टोकन के साथ GitHub जोड़ें, और Playwright को एक असली पेज जाँचने दें। फिर अगली हीरो इमेज, बैनर या डेमो क्लिप बनाएँ जिसकी आपके प्रोजेक्ट को ज़रूरत है, और उसे खुद बनाएँ: Picasso IA Image पर प्रॉम्प्ट लिखें, Image Editor Pro से उसे सुधारें, और सबसे अच्छे फ़्रेम को Picasso IA Video से मोशन में बदलें। हर कोशिश में एक ही चीज़ बदलें, जैसे लाइट डायरेक्शन या लेंस, और आप जल्दी देख लेंगे कि कौन-से प्रॉम्प्ट आपकी रिपॉज़िटरी में जगह के लायक हैं। पूरा कैटलॉग picassoia.com/en/all-models पर उपलब्ध है।