farshid-mcp-imageProcessing

farshid-mcp-imageProcessing

VS Code Copilot Agent Mode（または任意の MCP クライアント）向けの包括的な OpenCV 画像処理 MCP サーバーです。ウェブカメラのキャプチャ、画像の入出力、変換、色処理、フィルタリング、エッジ検出、しきい値処理、モルフォロジー、輪郭／図形、特徴量マッチング、オブジェクト検出（顔／目／人体／QR）、描画、画像演算、テンプレートマッチング、動画処理にわたる約 40 個のツールを提供します。

• PyPI: farshid-mcp-imageProcessing
• MCP Registry: io.github.pirahansiah/farshid-mcp-imageProcessing
• Python: 3.14+
• OS: 最新の Windows 11、最新の macOS、最新の主要な Linux（Ubuntu 24.04+/Fedora 41+）

インストール（PyPI）

pip install farshid-mcp-imageProcessing
farshid-mcp-imageprocessing          # runs the stdio MCP server

VS Code への登録

ユーザーまたはワークスペースの mcp.json に次の内容を追加します。

{
  "servers": {
    "imageProcessing": {
      "command": "farshid-mcp-imageprocessing",
      "type": "stdio"
    }
  }
}

または、リポジトリをクローンし、ローカルの .venv を使ってソースから実行する場合は、次のようにします。

git clone https://github.com/pirahansiah/farshid-mcp-imageProcessing
cd farshid-mcp-imageProcessing
# Windows (PowerShell):
py -3.14 -m venv .venv ; .\.venv\Scripts\Activate.ps1
# macOS / Linux:
python3.14 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

pip install -U pip
pip install -e .

バンドルされている Haar カスケードと追加アルゴリズムを利用できるように、opencv-contrib-python を使用しています。

クイックスタート：/cv Copilot プロンプト

このリポジトリには、ワークスペースのプロンプトファイル .github/prompts/cv.prompt.md が含まれています。VS Code の Copilot Chat（Agent モード）で、次のように入力します。

/cv take image from webcam and save it as gray scale 240 * 240

エージェントはこのサーバーの webcam_save、image_to_grayscale、image_resize を呼び出し、要求されたファイルを ./.farshid/cv/ に作成します。

ツール一覧

ウェブカメラ／キャプチャ

• webcam_capture(camera_index=0) → PNG 画像を返します
• webcam_save(output_path="", camera_index=0)
• webcam_preview(camera_index=0, seconds=10)（ローカルのデスクトップウィンドウ）
• webcam_record(output_path, seconds=5, camera_index=0, fps=20)

画像の入出力と情報

• image_show(path) — 画像をチャットに返します
• image_info(path) — 形状、データ型、平均値、ファイルサイズ
• image_convert(input_path, output_path, quality=95)

幾何変換

• image_resize(... width|height|scale, interpolation)
• image_crop(input_path, output_path, x, y, width, height)
• image_rotate(input_path, output_path, angle, scale=1, keep_size=False)
• image_flip(input_path, output_path, direction)
• image_pad(... top, bottom, left, right, border_type, color)

色処理

• image_to_grayscale
• color_convert(target=gray|hsv|hls|lab|ycrcb|rgb|bgr)
• adjust_brightness_contrast
• histogram_equalize(method=clahe|global)
• histogram_data(bins=32)

フィルタリング

• blur_gaussian(ksize, sigma)
• blur_median(ksize)
• blur_bilateral(d, sigma_color, sigma_space)
• sharpen(amount)
• denoise(strength)

エッジ／勾配

• edges_canny(threshold1, threshold2)
• edges_sobel(ksize)
• edges_laplacian(ksize)

しきい値処理とモルフォロジー

• threshold(method=otsu|binary|binary_inv|adaptive_mean|adaptive_gaussian)
• morphology(op=erode|dilate|open|close|gradient|tophat|blackhat)

輪郭と図形

• find_contours(input_path, output_path?, thresh, min_area)
• detect_circles(...) — Hough
• detect_lines(...) — 確率的 Hough
• detect_corners(...) — Shi-Tomasi

特徴量マッチング

• feature_match(image1, image2, output_path?) — ORB + BFMatcher

オブジェクト検出（Haar）

• detect_faces
• detect_eyes
• detect_bodies
• detect_qrcode

描画

• draw_rectangle、draw_circle、draw_line、draw_text

合成／演算

• image_blend(image1, image2, output_path, alpha)
• image_diff(image1, image2, output_path?) → 差分の平均／最大値
• image_concat(images, output_path, direction)
• template_match(image_path, template_path, output_path?, threshold)

動画

• video_info(path)
• video_extract_frames(video_path, output_dir, every_n, max_frames, ext)
• video_thumbnail(video_path, output_path, time_seconds)

ビルドと公開

pip install -U build twine mcp-publisher
python -m build
twine upload dist/*
mcp-publisher login github
mcp-publisher publish .mcp/server.json

OS に関する注意事項

• Windows 11（最新）： ウェブカメラは標準で動作します。Settings → Privacy & security → Camera → Let desktop apps access your camera が On になっていることを確認してください。
• macOS（最新）： 最初にウェブカメラを呼び出すと、システムのカメラ許可ダイアログが表示されます。ターミナルまたは VS Code のプロセスに許可を与えてください。
• Linux（最新）： 動作する /dev/video* デバイスが必要です。ディスプレイのないヘッドレスサーバーでは webcam_preview を使用できません（OpenCV のウィンドウが開きます）。

注意事項

• ツール関数内では print() を使用しないでください。stdout は MCP プロトコルの通信チャネルです。sys.stderr を使用してください（server.py の末尾にある _log ヘルパー）。
• webcam_preview は実際のデスクトップウィンドウを開きます。サーバーにディスプレイがある環境でのみ動作します（通常の SSH 接続経由やヘッドレスコンテナー内では動作しません）。
• すべてのパスで ~ の展開に対応しています。出力ディレクトリは自動的に作成されます。
• 注釈付き画像を返すツールでは、任意の output_path を指定できます。省略した場合は JSON メタデータのみを返します。