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Pixly

リモート
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Pixly について

不動産物件向けのビジュアル AI ツールをすべて提供:ステージング、画質補正、物の整理、シネマティック動画。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://pixly.app/api/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

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パラメーター型必須説明
stylestringはいインテリアスタイル ID。次のいずれか:modern-minimal、scandinavian、industrial、mid-century-modern、japandi、contemporary、transitional、urban-chic、bauhaus、organic-modern、brutalist、italian-modern、traditional、art-deco、colonial、victorian、french-country、english-cottage、neoclassical、art-nouveau、grandmillennial、hollywood-regency、parisian-chic、modern-classic、craftsman、mediterranean、mediterranean-modern、rustic-farmhouse、bohemian、tropical、family-staging、hygge、wabi-sabi、modern-farmhouse、cottagecore、shabby-chic、cabin-lodge、eclectic、retro-70s、warm-luxury、investor-premium、contemporary-dark、glam、penthouse-modern、hotel-suite、maximalist、quiet-luxury、coastal、desert-modern、hacienda、pacific-northwest、caribbean-resort、hamptons、moroccan、tuscan、southwestern、asian-zen、coastal-grandmother、cape-cod、california-casual、mountain-modern。ユーザーに希望がない場合は、modern-minimal または scandinavian が多くの掲載物件に適しています。
r2Pathstringいいえユーザーの Pixly ライブラリにすでにある写真のストレージパス(list_library から取得、またはアップロードチケットから返されたもの)— imageUrl の代替です。
imageUrlstringいいえ元写真の公開 https URL、または data: URI。imageUrl または r2Path のいずれかが必須です。
roomTypestringいいえ部屋タイプのヒント。省略すると、画像認識で写真から推測します
listingIdstringいいえ結果を保存する物件フォルダー(list_listings または create_listing から取得)。写真がすでにフォルダー内にある場合、結果は自動的にそこへ保存されます。
numImagesintegerいいえ無視されます。ステージングでは常に画像を1枚返します。別のバリエーションを作るには、もう一度呼び出してください。
stagingQualityenumいいえ無視されます。Proプランは終了しました。ステージング1回につきクレジットを1消費します。standard | pro
customInstructionsstringいいえ任意:スタイルや部屋に関する内容以外で、ユーザーが自分の言葉で伝えた希望のみを指定します(例:"add a reading chair"、"no rug")。それ以外は省略してください。Pixlyがステージング用プロンプトを作成します(壁、窓、カメラアングルを保ち、縮尺に合わせて家具を配置します)。ここで依頼を言い換えたり、家具を列挙したりしないでください。

詳細

メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。