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Image Toolkit MCP Server

Image Toolkit MCP Server

ローカル
github.com/Kira-Pgr開発ツール1884 週間前に更新

Image Toolkit MCP Server について

Image Toolkit MCP Serverは、Claude DesktopやCursorから自然言語の指示で画像を生成・編集できるサーバーです。背景除去、画像ホスティング、生成・アップロード画像の管理にも対応します。

主な機能

  1. 01テキストプロンプトから画像を生成
  2. 02テキスト指示による画像編集
  3. 03画像の背景除去
  4. 04FreeImage.hostで画像をホスト
  5. 05生成・アップロード画像の管理

活用シーン

  1. 01文章で説明した画像の作成
  2. 02変更内容を指示して写真を編集
  3. 03写真の背景を除去
  4. 04生成・アップロード画像の追跡

MCP 対応

Claude DesktopやCursorなどのMCPクライアントに、画像生成・編集、背景除去、ホスティング、画像管理機能を提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

PromptShopMCP

MCP Server

English | 中文

シンプルなテキストコマンドで画像を変換する、強力な MCP(Model Context Protocol)サーバーです。プロのデザイナーのように写真を編集できます。自然な言葉で希望を伝えるだけです!

デモ

元の画像
README の画像

プロンプト:犬にコートを着せる
README の画像

プロンプト:帽子をかぶせる
README の画像

機能

  • 画像生成:GoogleのGeminiモデルを使って、テキストプロンプトから画像を作成します
  • 画像の編集:テキストの指示に基づいて既存の画像を変換します
  • 背景の削除:remove.bg APIを使って画像の背景を削除します
  • 画像のホスティング:FreeImage.hostを通じて生成した画像を共有します
  • リソース管理:生成した画像やアップロードした画像を追跡・管理します

必要条件

インストール

  1. このリポジトリをクローンします:

    git https://github.com/Kira-Pgr/Image-Toolkit-MCP-Server.git
    cd Image-Toolkit-MCP-Server
    
  2. UVをインストールします(まだインストールしていない場合):

    # On macOS and Linux.
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    # On Windows.
    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    # With pip.
    pip install uv
    
  3. UVを使って依存関係をインストールします:

    uv venv --python=python3.11
    source .venv/bin/activate #or .venv/Scripts/activate on Windows
    uv pip install -r requirements.txt
    

使用方法

  1. Claude Desktopとの連携:サーバーをClaude Desktopから直接実行するには、以下の設定をclaude_desktop_config.jsonファイルに追加します:
    "PromptShopMCP": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/project/dir/",
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "/project/dir/server.py"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "key",
        "FREEIMAGE_API_KEY": "key",
        "REMOVEBG_API_KEY": "key"
      }
    }
    
    注:プレースホルダーの"key"の値を、実際のAPIキーに置き換えてください。
  2. Cursorとの連携:
    Linux/macOS: cursor.shファイルを編集して、APIキーとプロジェクトディレクトリを設定します。
  • Cursorの設定で「MCP」タブに移動し、Add new MCP serverをクリックします。
  • サーバーに任意の名前を付け、コマンドにsh /absolute/path/to/cursor.shを設定します。
  • サーバーの起動を待つと、サーバーと利用可能なツールが表示されます。
  • エージェントを使用すると、ツールを使用するかどうかが自動的に判断されます。 画像

Windows: cursor.batファイルを編集して、APIキーとプロジェクトディレクトリを設定します。

  • Cursorの設定で「MCP」タブに移動し、Add new MCP serverをクリックします。
  • サーバーに任意の名前を付け、コマンドにcmd /c C:\absolute\path\to\cursor.batを設定します。
  • サーバーの起動を待つと、サーバーと利用可能なツールが表示されます。
  • エージェントを使用すると、ツールを使用するかどうかが自動的に判断されます。

謝辞

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。