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MCP Server - Image

MCP Server - Image

ローカル
github.com/IA-Programmingメディア・デザイン2168 週間前に更新

MCP Server - Image について

MCP Server - Image は、URL、ローカルファイルパス、numpy 配列から画像を取得して処理する MCP サーバーです。fetch_images ツールは、画像を base64 文字列と MIME タイプで返し、画像を AI モデルに渡すアプリケーションやデータ処理パイプラインに適しています。

主な機能

  1. 01HTTP・HTTPS URL からの画像取得
  2. 02ローカルファイルパスからの画像読み込み
  3. 031MB を超える画像の自動圧縮
  4. 04複数画像の並列処理

活用シーン

  1. 01AI モデルにウェブ上やローカルの画像を読み込ませる
  2. 02データ処理パイプライン向けに画像をバッチ処理する

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、fetch_images ツールを通じて base64 エンコードされた画像と MIME タイプを MCP クライアントに返します。

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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 Server - Image

URL、ローカルファイルパス、numpy 配列から画像を取得して処理するツールを提供する、Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このサーバーには、画像を MIME タイプとともに base64 エンコード文字列として返す fetch_images というツールが含まれています。

ご支援のお願い

このプロジェクトが役に立ち、今後のプロジェクトも応援したいと思われたら、ぜひコーヒーをごちそうしてください!皆さまのご支援は、革新的な AI ソリューションの開発を続ける力になります。

README の画像

皆さまからのご支援は、知的で使いやすいアプリケーションを開発する私たちの情熱を支える大きな力になります。

目次

機能

  • URL(http/https)から画像を取得
  • ローカルファイルパスから画像を読み込み
  • 大きなローカル画像を個別に処理
  • 大きな画像(>1MB)を自動圧縮
  • 複数の画像を並列処理
  • ファイル拡張子に応じた適切な MIME タイプの割り当て
  • 包括的なエラー処理とログ記録

前提条件

  • Python 3.10+
  • uv パッケージマネージャー(推奨)

インストール

  1. このリポジトリをクローンします
  2. uv を使って仮想環境を作成し、有効化します:
uv venv
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On Unix/MacOS:
source .venv/bin/activate
  1. uv を使って依存関係をインストールします:
uv pip install -r requirements.txt

サーバーの実行

MCP サーバーを実行する方法は 2 つあります:

1. 直接実行する方法

MCP サーバーを直接起動するには:

uv run python mcp_image.py
2. Windsurf/Cursor の設定
Windsurf

この MCP サーバーを Windsurf に追加するには:

  1. ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json の設定ファイルを編集します
  2. 次の設定を追加します:
{
  "mcpServers": {
    "image": {
      "command": "uv",
        "args": ["--directory", "/path/to/mcp-image", "run", "mcp_image.py"]
    }
  }
}
Cursor

この MCP サーバーを Cursor に追加するには:

  1. Cursor を開き、Settings(Navbar → Cursor Settings)に移動します
  2. Features → MCP Servers に移動します
    • Add New MCP Server をクリックします
  3. 次の設定を入力します:
{
  "mcpServers": {
    "image": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/mcp-image", "run", "mcp_image.py"]
    }
  }
}

利用可能なツール

サーバーは次のツールを提供します:

fetch_images:URL またはローカルファイルパスから画像を取得して処理します パラメーター: image_sources:画像の URL またはファイルパスのリスト 戻り値: base64 エンコードと MIME タイプを含む、処理済み画像のリスト

使用例

次のような指示を使用できます:

  • 「次の画像を取得してください:[URL またはファイルパスのリスト]」
  • 「このローカル画像を読み込んで処理してください:[file_path]」
例
# URL-only test
[
  "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/70/Chocolate_%28blue_background%29.jpg/400px-Chocolate_%28blue_background%29.jpg",
  "https://imgs.search.brave.com/Sz7BdlhBoOmU4wZjnUkvgestdwmzOzrfc3GsiMr27Ik/rs:fit:860:0:0:0/g:ce/aHR0cHM6Ly9pbWdj/ZG4uc3RhYmxlZGlm/ZnVzaW9ud2ViLmNv/bS8yMDI0LzEwLzE4/LzJmOTY3NTViLTM0/YmQtNDczNi1iNDRh/LWJlMTVmNGM5MDBm/My5qcGc",
  "https://shigacare.fukushi.shiga.jp/mumeixxx/img/main.png"
]

# Mixed URL and local file test
[
  "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/70/Chocolate_%28blue_background%29.jpg/400px-Chocolate_%28blue_background%29.jpg",
  "C:\\Users\\username\\Pictures\\image1.jpg",
  "https://imgs.search.brave.com/Sz7BdlhBoOmU4wZjnUkvgestdwmzOzrfc3GsiMr27Ik/rs:fit:860:0:0:0/g:ce/aHR0cHM6Ly9pbWdj/ZG4uc3RhYmxlZGlm/ZnVzaW9ud2ViLmNv/bS8yMDI0LzEwLzE4/LzJmOTY3NTViLTM0/YmQtNDczNi1iNDRh/LWJlMTVmNGM5MDBm/My5qcGc",
  "C:\\Users\\username\\Pictures\\image2.jpg"
]

デバッグ

問題が発生した場合:

  1. すべての依存関係が正しくインストールされていることを確認します
  2. サーバーが実行中で、接続を待ち受けていることを確認します
  3. ローカル画像の読み込みに問題がある場合は、ファイルパスが正しく、アクセス可能であることを確認します
  4. 「Unsupported image type」エラーが発生した場合は、コンテンツタイプの処理を確認します
  5. サーバーの出力にエラーメッセージがないか確認します

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します!お気軽に Pull Request を送信してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとで公開されています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。

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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。