lassocut-mcp について
lassocut-mcp は、MCP アシスタントから LassoCut の画像背景除去を利用できるようにします。個別の画像、フォルダー、URL に対応し、プレビューを既定とし、大量のフルサイズ処理では費用確認を求めます。
主な機能
- 01ファイル・フォルダー・画像 URL の処理
- 02プレビュー出力が既定
- 03透明または単色の背景と形式の指定
- 04トリミング・影・マーケットプレイス用プリセット
- 05クレジット確認と LassoCut アカウント接続
- 06大量のフルサイズ処理で費用を確認
活用シーン
- 01商品写真をまとめて背景除去
- 02人物写真の背景を透明化
- 03URL の画像を処理して結果を保存
- 04マーケットプレイス用プリセットで商品画像を準備
MCP 対応
この MCP サーバーは、互換クライアントに `remove_background`、`get_credits`、`sign_in` ツールを公開します。画像は LassoCut API で処理されます。
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。
ツール
3掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| crop | boolean | いいえ | 被写体に合わせてトリミングします |
| size | enum | いいえ | preview(デフォルト)または full(画像 1 枚につき 1 クレジット。ユーザーが希望した場合のみ)preview | full |
| format | enum | いいえ | 出力形式。デフォルトは pngpng | jpg | webp |
| images | any | はい | ファイルパス、フォルダーパス、http(s) URL、またはそれらのリスト |
| background | string | いいえ | 'transparent'(デフォルト)、'#ffffff' のような 16 進数カラー、または色名 |
| output_dir | string | いいえ | 絶対パス。デフォルトでは各元ファイルの隣に保存し、URL の場合は Downloads フォルダーに保存します |
| confirm_cost | boolean | いいえ | ユーザーがフルサイズの料金を確認した後にのみ true に設定します |
詳細
LassoCut MCP
LassoCut アカウントを使って、AI アシスタントから画像の背景を削除できます。API は remove.bg API と互換性があります。
機能
Claude(または MCP 対応のアシスタント)に、商品写真、ポートレート、フォルダー全体、URL の画像の切り抜きを依頼できます。結果は元の画像と同じ場所に <name>-no-bg.<ext> として保存されます。既存のファイルが上書きされることはありません。同名のファイルがある場合は、代わりに -2、-3 などが付けられます。
デフォルトでは、すべての画像が低コストのプレビューとして処理されます(0.25 クレジット、月に 50 枚まで無料、1 日あたり 10 枚まで)。フルサイズの出力は画像 1 枚あたり 1 クレジットかかり、明示的に依頼した場合にのみ使用されます。フルサイズ画像が 10 枚を超える場合、アシスタントは費用を提示して、事前に確認を得る必要があります。
インストール
Claude Desktop: lassocut.mcpb をダウンロードして、ダブルクリックします。
Claude Code:
claude mcp add lassocut -- npx -y lassocut-mcp
Windows の場合:claude mcp add lassocut -- cmd /c npx -y lassocut-mcp
Cursor / Windsurf(または JSON 設定を読み込むその他の MCP クライアント):
{ "mcpServers": { "lassocut": { "command": "npx", "args": ["-y", "lassocut-mcp"] } } }
Node.js 20 以降が必要です。
サインイン
LassoCut アカウントと API キーが必要です。接続方法は 3 つあります。
- アシスタントにサインインを依頼します。
sign_inツールが呼び出され、ブラウザーで LassoCut の承認ページが開き、承認リンクと短いコードがすぐに返されます。ブラウザーで接続を承認したら、アシスタントにクレジットの確認(get_credits)を依頼します。キーはバックグラウンドで自動的に保存されます(承認ウィンドウは数分間開いたままです)。 lassocutコマンドラインツールにすでにサインインしている場合、このコネクターはlassocut loginで保存された同じキーを読み込むため、追加の手順は不要です。LASSOCUT_API_KEY環境変数(または Claude Desktop の拡張機能設定にあるapi_keyフィールド)に、LassoCut アカウントページのキーを設定します。これを設定すると、サインイン済みのキーより常に優先されます。
ツール
remove_background
1 枚以上の画像の背景を削除します。
| パラメーター | 説明 |
|---|---|
images | ファイルパス、フォルダーパス(サブフォルダーを除く、その中の画像)、http(s) URL、またはこれらを組み合わせたリストです。1 回の呼び出しにつき最大 50 件です。 |
size | preview(デフォルト)または full です。 |
background | transparent(デフォルト)、#ffffff などの 16 進カラーコード、または色名です。 |
format | png(デフォルト)、jpg、または webp です。 |
crop | 結果を被写体に合わせてトリミングします。 |
preset | none(デフォルト)、amazon、ebay、etsy、shopify、zalando、または instagram です。プリセットを指定すると、背景、形式、トリミングが自動設定されます(これらの引数は無視されます)。結果は .jpg として保存され、要件を満たさないファイルがあれば報告されます。マーケットプレイスへのアップロードには full サイズを使用してください。プレビューは拡大されるため、ぼやけて見えます。要件を満たすとは、LassoCut が確認する画像ルールに準拠していることを意味します。 |
shadow | none(デフォルト)または cast です。zalando プリセットでは使用できません。 |
light_angle | 影の光源の角度です。範囲は -90~90 です(正の値は左からの光)。デフォルトは 45 です。 |
shadow_length | short、medium、または long です。 |
shadow_strength | 影の強さです。範囲は 0~100 です(弱め 35、通常 55、強め 75)。 |
output_dir | 結果の保存先です。絶対パスを指定してください(~ は展開されます)。省略した場合、元の各ファイルと同じ場所に保存されます。URL から取得した画像の場合は、Downloads フォルダーに保存されます(使用できない場合はホームフォルダーに保存されます)。 |
confirm_cost | 10 枚を超えるフルサイズ処理の費用をユーザーが確認した後にのみ、true に設定してください。 |
22 MB を超えるファイルはスキップされます。結果には、小さなサムネイルが最大 3 枚までインラインで含まれます。
get_credits
現在のクレジット残高と、現在利用可能な無料プレビューの数を表示します(月に 50 枚まで、1 日あたり 10 枚まで)。
sign_in
LassoCut アカウントに接続します。ブラウザーで承認ページを開き、リンクとコードをすぐに返すため、都合のよいときに承認できます。別のアカウントに切り替えるには、force: true を指定します。
クレジットと安全性
- すべての場所でプレビューがデフォルトで使用され、求められない限りフルサイズの出力は使用されません。
- 一度に10枚を超える画像をフルサイズでリクエストする場合は、事前に費用を提示したうえで明示的な確認が必要です。
- フルサイズのリクエストに対して残高が不足している場合、画像が送信される前にリクエストは拒否されます。
- ファイルが送信されるのはLassoCut APIのみです。詳しくは、以下の「プライバシー」をご覧ください。
プライバシー
画像は背景を削除するためにLassoCut APIにのみ送信され、ほかの場所には送信されません。詳しくは、LassoCutのプライバシーポリシーをご覧ください。
remove.bgはCanva Austria GmbHの商標です。LassoCutはJAUPIN Design LLCの独立した製品であり、Canvaまたはremove.bgと提携、推奨、後援の関係にありません。
ライセンス
MIT — LICENSEをご覧ください。
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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。