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netcafe-images について

netcafe-imagesは、ai-netcafeのMCPカタログに含まれるホスト型画像生成サービスです。リクエストに応じてチャート画像を返し、説明では図、バッジ、QRコードの画像URLも挙げられています。

主な機能

  1. 01リクエストに応じてチャートを画像で返す
  2. 02図を画像URLで提供
  3. 03バッジを画像URLで提供
  4. 04QRコードを画像URLで提供

活用シーン

  1. 01生成したチャートをREADMEに埋め込む
  2. 02画像URLで図を追加
  3. 03MarkdownにバッジやQRコードを掲載

MCP 対応

ai-netcafeのカタログはエージェント向けにホストされ、MCP経由で呼び出せます。提示されたREADMEには、専用の画像エンドポイントやMCPツールの詳細はありません。

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://ainetcafe.com/mcp/img?s=registry
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

詳細

ai-netcafe

China: reachable

エージェントが MCP 経由で呼び出せるホスト型ツールと、1 つのコマンドで確認できる主張です:

curl "https://ainetcafe.com/t/china_reachability?url=https://github.com"
{
  "url": "https://github.com",
  "tested_from": "mainland China (China Mobile backbone)",
  "verdict": "unreachable: timeout (common signature of blocking or a very slow route)"
}

このリクエストに応答したのは、実際に中国のバックボーンネットワーク上にあるマシンです。ほかの場所でホストされたモニターで分かるのは、その場所から GitHub にアクセスできるかどうかだけです。知りたいのはそこではありません。私たちがホストしているのは、ほかのものを包むだけのラッパーではなく、手に入れるのが難しい機能です。

4 つの専用サーバー

1 つのエージェントプロファイルで、スプレッドシートの整理と中国の旧暦の両方が必要になることはほとんどありません。また、ツールの説明はセッションごとにトークンを消費します。そのため、カタログは 4 つの専用 MCP エンドポイントで提供されます。必要なものだけに接続すれば、ほかのコンテキストコストはかかりません。

パックURL内容
テーブルhttps://ainetcafe.com/mcp/table整理されていない CSV を、確認しやすい整ったテーブルに変換します。重複の削除、マージ、転置、横長から縦長への変換、2 つのテーブル間の差分の特定、2 つの台帳の照合ができます。
開発キットhttps://ainetcafe.com/mcp/devJSON↔YAML、JSON の検証、行単位の差分、正規表現のテスト、JWT のデコード、SQL 方言の変換、タイムゾーンと単位の変換ができます。
ドキュメントフローhttps://ainetcafe.com/mcp/paperMarkdown → PDF/Word/PowerPoint/EPUB/HTML。PDF の結合、分割、回転、透かしの追加ができます。
中国の情報https://ainetcafe.com/mcp/cn実際のバックボーンからの中国本土への到達性、振替出勤日(调休)を含む法定休日、オフラインでの ID と携帯電話番号の検証、旧暦に対応します。

4 つすべてが公式 MCP レジストリに com.ainetcafe/netcafe-tables、-devkit、-docflow、-chinaとして登録されています。

この 4 つのツールはいずれも、言語モデルやサードパーティ API を呼び出しません。 独自のサーバー上で計算するため、結果は決定的で再現可能です。また、ほかの誰かが API を変更したせいで動かなくなることもありません。

数値には検算結果も付いてきます

件数や金額を扱う処理では、モデルが断言した値ではなく、コードで計算した算術検算結果が返されます:

// reconcile_ledger: your books vs the bank statement
{
  "total_a": 105.30, "total_b": 106.80, "gap": -1.50,
  "only_in_a":  [{ "key": "B",  "amount": 5.00 }],
  "only_in_b":  [{ "key": "C",  "amount": 7.00 }],
  "mismatched": [{ "key": "A3", "a": 100.00, "b": 99.50, "diff": 0.50 }],
  "arithmetic_check": {
    "formula": "A 105.3 − B 106.8 = -1.5; differences explain -1.5",
    "checks_out": true
  }
}

checks_out が false の場合、処理済みに見えるテーブルを返すのではなく、結果が信頼できないことをレスポンスで示します。金額は整数のセント単位で比較するため、0.1 + 0.2によって、誰かが追いかける必要のある差異が生じることはありません。

接続する

claude mcp add --transport http netcafe-tables https://ainetcafe.com/mcp/table

DeepSeek Harness:

dsh plugin --profile web add github:mario03690/dsh-netcafe

すべて、シンプルな GET としても利用できます。MCP クライアントも SDK もキーも必要ありません:

curl "https://ainetcafe.com/t/cn_holiday?date=2026-10-01"
curl "https://ainetcafe.com/t/diff_text?a=one%0Atwo&b=one%0Athree"

グラフは、そのまま README に貼り付けられる画像として返されます:

ライブチャート

この画像は、今この場で、このページで説明しているのと同じサービスによってリクエストに応じて生成されています。

モデルのコストは見積もりではなく計測値です

npx ai-netcafe compare "dedupe a JS array preserving order"
MODEL              COST       LATENCY
deepseek-v4-flash  $0.00012    7.6s
gemini-3.5-flash   $0.000341   10.0s
GLM5.2             $0.001828   9.0s

cheapest: deepseek-v4-flash   fastest: deepseek-v4-flash
15.2× between cheapest and priciest

すべての数値は、公開価格表から算出したものではなく、上流のusageレスポンスから取得しています。この違いは、思っている以上に重要です。この仕組みを構築するなかで、一見妥当に見える換算式が複数のモデルで誤っていることが分かりました(約 9 倍ずれているものが 1 つ、約 3 倍ずれているものがもう 1 つありました)。実際の値と一致したのは、請求額の差分を計測する方法だけでした。 手法とデータの全容。

より高度なスキル

メインのエンドポイント(https://ainetcafe.com/mcp)には、モデルを呼び出すツールもあり、その旨を明示しています。

スキル機能
extract_invoices複数の請求書を、帳簿にすぐ使える1つの表にまとめます。各行はコードで検証されます(税抜額+税額=税込額)。バッチの合計も別途再計算します。通貨が混在している場合、意図的にバッチ合計は表示しません。合算すると会計上の誤りになるためです。
extract_statement銀行取引明細PDFから取引を抽出し、照合します(期首残高+入金−出金=期末残高)。一致しない場合は、累計額が最初にずれる箇所を示します。
transpile_sqlモデルではなく実際のパーサーを使って、SQLを方言間で変換します。同じ入力には同じ出力が返り、構文エラーには行番号と列番号が示されます。
check_resumeATSが履歴書を実際に解析できるかを確認します。ルールベースで、結果を再現できます。
remember / recallAllRouterキーまたは匿名のワークスペーストークンにひも付けられた、セッションをまたぐメモリです。
create_task定期実行ジョブをホスト型ランナーに委任します。結果に実際の変更があった場合にのみ通知します。

全カタログ:https://ainetcafe.com/tools?s=github

オープンソースプロジェクト(PDFMathTranslate、GPT Academic、GPT Researcher、NextChat、LobeChat)を基盤とし、DockerやPythonのインストール、キーの用意をせずに試せるよう、設定済みの状態でホストしています。

CLI

npx ai-netcafe compare "<prompt>"   # multi-model comparison with real costs
npx ai-netcafe ask "<prompt>"       # single model
npx ai-netcafe apps                 # hosted apps + source repos
npx ai-netcafe models               # models with per-million prices
npx ai-netcafe install              # MCP config for your agent

利用枠

匿名での呼び出しには無料枠があり、登録せずにここにあるすべての機能を試せます。無料枠を使い切ると、続行方法がレスポンスに表示されるため、何も通知されずに失敗することはありません。AllRouterのキーを持ち込めば、トークン料金は上乗せなしの直接料金で、ご自身のアカウントに請求されます。

export ALLROUTER_API_KEY=sk-...

失敗した呼び出しには課金されません。ドキュメントはメモリ上で処理され、保持されません。

リンク

開示事項

ainetcafe.comの運営者が開発・運営しています。無料枠があり、それを超える利用は有料となる当社独自のサービスです。ここにあるリンクには、実際の利用につながるチャネルを把握できるよう、s=タグを付けています。これはチャネルを識別するもので、利用者を特定するものではありません。

MIT

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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。