Mcp Image Optimizer について
Mcp Image Optimizerは、URLやローカルファイルの画像を処理するMCPサーバーです。バッチ処理に加え、クロップ、透かし、形式変換、ファビコン生成に対応します。
主な機能
- 01画像のリサイズと変換
- 02複数画像の一括処理
- 03画像形式の変換
- 04自動クロップとスマートクロップ
- 05プレースホルダーと透かしの作成
- 06ファビコンファイルの生成
活用シーン
- 01Webページ用にローカル画像をリサイズ
- 02リモート画像をWebPに変換
- 03ディレクトリ内の画像を一括最適化
- 04クロップしたサムネイルやファビコンの作成
MCP 対応
画像の単体・一括処理、メタデータ取得、クロップ、プレースホルダー、透かし、ファビコン生成のツールをMCPクライアントに提供します。
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
8掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| input | string | はい | 入力画像のパスまたは URL |
| output | string | はい | 出力ファイルパス |
| width | number | いいえ | 目標の幅(ピクセル) |
| height | number | いいえ | 目標の高さ(ピクセル) |
| quality | number | いいえ | 非可逆形式の品質(1-100) |
| format | enum | いいえ | 出力形式jpeg | png | webp | avif | tiff |
| fit | enum | いいえ | 画像のリサイズ時のフィット方法cover | contain | fill | inside | outside |
| position | string | いいえ | fit が cover または contain の場合の位置(例:"center"、"top"、"right bottom") |
| background | string | いいえ | contain 使用時の背景色(例:"#ffffff"、"transparent") |
| rotate | number | いいえ | 回転角度(度) |
| flip | boolean | いいえ | 画像を上下反転する |
| flop | boolean | いいえ | 画像を左右反転する |
| grayscale | boolean | いいえ | グレースケールに変換する |
| blur | number | いいえ | ぼかしの sigma 値(0.3~1000) |
| sharpen | boolean | いいえ | シャープ化を適用 |
| normalize | boolean | いいえ | 画像のコントラストを正規化 |
詳細
MCP Image Optimizer
Sharp を活用した高度な変換機能により、URL またはローカルファイルから画像を処理する Model Context Protocol サーバーです。
Features
- 🖼️ URL またはローカルファイルから画像を処理
- 🔄 サイズ変更、回転、反転、ぼかし、シャープ化など
- 📦 複数の画像を一括処理
- 🎨 JPEG、PNG、WebP、AVIF、TIFF 間で変換
- ✂️ 余白や空白を自動で切り抜き
- 🎯 注目領域の検出によるスマートな切り抜き
- 🌫️ 低画質プレースホルダー(LQIP)を生成
- 💧 自由に調整して画像またはテキストのウォーターマークを追加
- 🌟 必要なすべてのサイズと形式でファビコンを生成
Installation
Claude Code にインストール
次のコマンドを実行して、MCP サーバーを追加します。
claude mcp add image-optimizer -- npx -y mcp-image-optimizer
詳しくは、Claude Code MCP docs をご覧ください。
Claude Desktop にインストール
Claude Desktop の設定ファイルに追加します。
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Linux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"image-optimizer": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-image-optimizer"]
}
}
}
OpenAI Codex にインストール
OpenAI Codex の MCP サーバー設定に次の構成を追加します。
[mcp_servers.image-optimizer]
args = ["-y", "mcp-image-optimizer"]
command = "npx"
詳しくは OpenAI Codex をご覧ください。
VSCode にインストール
Cline や Continue などの MCP 拡張機能を使う場合は、VS Code の設定に追加します。
{
"image-optimizer": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-image-optimizer"]
}
}
Cursor にインストール
Settings → Cursor Settings → MCP → Add new global MCP server の順に移動します。
~/.cursor/mcp.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"image-optimizer": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-image-optimizer"]
}
}
}
別の方法:グローバルインストール
起動を速くするには、グローバルにインストールします。
npm install -g mcp-image-optimizer
その後、任意のクライアントで次の簡易設定を使用します。
{
"command": "mcp-image-optimizer"
}
Usage Examples
AI アシスタントに次のように依頼します。
- 「~/Desktop/photo.jpg の幅を 800px に最適化して」
- 「https://images.pexels.com/photos/32206277/pexels-photo-32206277.jpeg を WebP に変換して」
- 「~/Downloads/ 内のすべての画像を一括で最適化して」
- 「スマートクロップで 200x200 のサムネイルを作成して」
- 「遅延読み込み用のプレースホルダーを生成して」
- 「商品画像に会社のロゴをウォーターマークとして追加して」
- 「テキストのウォーターマークとして『Copyright 2025』を追加して」
- 「ロゴからすべてのサイズのファビコンを生成して」
利用可能なツール
optimize_image
画像のサイズ変更、変換、加工を行います。
例:
"Optimize image.jpg to 800px width with 85% quality"
パラメーター:
input- 画像のパスまたは URLoutput- 出力ファイルのパスwidth- 目標の幅(ピクセル単位)height- 目標の高さ(ピクセル単位)quality- 非可逆形式の品質(1~100)format- 出力形式(jpeg、png、webp、avif、tiff)fit- サイズ変更時のフィットモード(cover、contain、fill、inside、outside)- rotate、flip、grayscale、blur、sharpen、normalize も使用できます
batch_optimize
複数の画像を一度に処理します。
例:
"Optimize all images in ~/Pictures/ to 1200px width"
パラメーター:
inputs- 画像のパスまたは URL の配列outputDir- 出力ディレクトリwidth、height、quality、format- 単一画像の場合と同じprefix- ファイル名の先頭に追加suffix- ファイル名の末尾に追加
get_image_info
画像のメタデータを抽出します。
例:
"Get info about image.jpg"
戻り値:
- 寸法、形式、色空間
- ファイルサイズ、DPI
- EXIF データの有無
auto_crop
画像の縁や余白を自動的に取り除きます。
例:
"Auto-crop screenshot.png to remove white borders"
パラメーター:
input- 画像のパスまたは URLoutput- 出力ファイルのパスthreshold- 色の類似度のしきい値(0~100)backgroundColor- 検出する背景色
smart_crop
指定した寸法に合わせてインテリジェントにトリミングします。
例:
"Smart crop portrait.jpg to 500x500 square"
パラメーター:
input- 画像のパスまたは URLoutput- 出力ファイルのパスwidth、height- 目標の寸法strategy- 「attention」または「entropy」
create_placeholder
遅延読み込み用の低品質な画像プレースホルダーを生成します。
例:
"Create a blurred placeholder for hero-image.jpg"
パラメーター:
input- 画像のパスまたは URLwidth- プレースホルダーの幅(デフォルト:20)height- プレースホルダーの高さ(未設定の場合は自動)quality- JPEG 品質(1~100、デフォルト:40)blur- ぼかしの強さ(0.3~1000、デフォルト:5)format- 「base64」、「datauri」、または「file」
add_watermark
位置やスタイルを指定して、画像またはテキストの透かしを追加します。
例:
"Add logo.png as watermark to photo.jpg in bottom-right corner"
"Add 'Copyright 2025' text watermark with 50% opacity"
"Add 'CONFIDENTIAL' diagonally across the document"
パラメーター:
input- 画像のパスまたは URLoutput- 出力ファイルのパスwatermark- 透かし画像のパス/URL、base64 データ、またはテキストposition- 角、中央、斜め、またはタイルパターンopacity- 不透明度(0~1)scale- 元画像に対するサイズmargin- 端からの距離blend- 効果用のブレンドモード- テキストのオプション:
text、fontSize、fontColor、fontFamily
generate_favicon
最新の Web アプリ向けに、すべてのサイズと形式のファビコンを生成します。
例:
"Generate favicons from logo.png and save to ./public"
"Create all icon sizes for my PWA"
パラメーター:
input- 元画像(512x512 以上を推奨)outputDir- すべてのファビコンファイルを保存するディレクトリsizes- カスタムサイズの配列(デフォルト:標準サイズすべて)platforms- 対象プラットフォーム:web、apple、android、microsoft、allgenerateManifest- PWA 用の manifest.json スニペットを作成
生成されるファイル:
- すべてのサイズの PNG ファビコン(16x16~512x512)
- apple-touch-icon.png(180x180)
- android-chrome-192x192.png、android-chrome-512x512.png
- mstile-150x150.png(Microsoft タイル)
- favicon-html.txt(すぐに使える HTML タグ)
- manifest-icons.json(PWA 設定)
パスのサポート
- ✅ URL:
https://example.com/image.jpg - ✅ 絶対パス:
/Users/name/Desktop/image.jpg - ✅ ホームディレクトリ:
~/Desktop/image.jpg - ⚠️ 相対パス:
cwd設定で動作します
相対パスを使用するには、作業ディレクトリを追加します:
{
"command": "npx",
"args": ["mcp-image-optimizer"],
"cwd": "/Users/yourname/Desktop"
}
要件
- Node.js 22+(npx が自動的に処理します)
- 互換性のある MCP クライアント
トラブルシューティング
「コマンドが見つかりません」
- Node.js がインストールされていることを確認してください:
node --version - グローバルインストールの方法を試してください
「ファイルが見つかりません」
- 絶対パスを使用してください:
/Users/name/Desktop/image.jpg - ファイルのアクセス権を確認してください
「MCP ツールを利用できません」
- 設定後に MCP クライアントを再起動してください
- 設定ファイルが有効な JSON であることを確認してください
ライセンス
MIT
リンク
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。