MCP Image Extractor について
MCP Image Extractor は、エージェントモードの LLM が必要に応じて画像を分析できるようにする MCP サーバーです。ローカルファイル、URL、base64 データから画像を抽出し、base64 に変換して Cursor などのクライアントから利用できる形にします。
主な機能
- 01ローカルファイルからの画像抽出
- 02URL からの画像抽出
- 03base64 エンコード画像の処理
- 04最大 512x512 への自動リサイズ
- 05mcp.json での npx によるインストール
活用シーン
- 01Playwright のテスト結果のスクリーンショット分析
- 02ローカルやウェブ上の画像を LLM に読み込ませる
- 03Cursor 上の AI アシスタントへの画像入力
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。
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。
ツール
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
MCP Image Extractor
LLM による分析用に画像を抽出し、base64 に変換する MCP サーバーです。
この MCP サーバーは、AI アシスタント向けに以下のツールを提供します。
- ローカルファイルから画像を抽出する
- URL から画像を抽出する
- base64 エンコードされた画像を処理する
Cursor での表示例:
適した用途:
- Playwright のテスト結果を分析する:スクリーンショット
インストール
推奨:mcp.json で npx を使用する(最も簡単)
この MCP サーバーをインストールする方法として、.cursor/mcp.json ファイルで npx を直接使用する方法を推奨します。
{
"mcpServers": {
"image-extractor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-image-extractor"
]
}
}
}
この方法には、以下のメリットがあります。
- 最新バージョンが自動的にインストールされる
- グローバルインストールが不要
- さまざまな環境で安定して動作する
別の方法:ローカルパスでインストールする
パッケージをローカルにインストールする場合は、リポジトリをクローンして、ビルド済みファイルを指定できます。
{
"mcpServers": {
"image-extractor": {
"command": "node",
"args": ["/full/path/to/mcp-image-extractor/dist/index.js"],
"disabled": false
}
}
}
手動インストール
# Clone and install
git clone https://github.com/ifmelate/mcp-image-extractor.git
cd mcp-image-extractor
npm install
npm run build
npm link
これにより、mcp-image-extractor コマンドをグローバルに使用できるようになります。
次に、.cursor/mcp.json で設定します。
{
"mcpServers": {
"image-extractor": {
"command": "mcp-image-extractor",
"disabled": false
}
}
}
Cursor ユーザー向けのトラブルシューティング:「Failed to create client」エラーが表示される場合は、上記のローカルパスでインストールする方法を試すか、実行ファイルへのパスが正しいことを確認してください。
利用可能なツール
extract_image_from_file
ローカルファイルから画像を抽出し、base64 に変換します。
パラメーター:
file_path(必須):ローカル画像ファイルへのパス
注: base64 出力のサイズを抑え、コンテキストウィンドウの使用を最適化するため、すべての画像は LLM による分析に適したサイズ(最大 512x512)に自動的にリサイズされます。
extract_image_from_url
URL から画像を抽出し、base64 に変換します。
パラメーター:
url(必須):抽出する画像の URL
注: base64 出力のサイズを抑え、コンテキストウィンドウの使用を最適化するため、すべての画像は LLM による分析に適したサイズ(最大 512x512)に自動的にリサイズされます。
extract_image_from_base64
base64 エンコードされた画像を LLM による分析用に処理します。
パラメーター:
base64(必須):base64 エンコードされた画像データmime_type(任意、デフォルト:"image/png"):画像の MIME タイプ
注: base64 出力のサイズを抑え、コンテキストウィンドウの使用を最適化するため、すべての画像は LLM による分析に適したサイズ(最大 512x512)に自動的にリサイズされます。
使用例
Claude からツールを使用する方法の例を示します。
Please extract the image from this local file: images/photo.jpg
Claude は extract_image_from_file ツールを自動的に使用して、画像の内容を読み込み、分析します。
Please extract the image from this URL: https://example.com/image.jpg
Claude は extract_image_from_url ツールを自動的に使用して、画像の内容を取得し、分析します。
Docker
Docker でビルドして実行します。
docker build -t mcp-image-extractor .
docker run -p 8000:8000 mcp-image-extractor
ライセンス
MIT
コメント
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。