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image-recongnition-mcp

image-recongnition-mcp

ローカル
github.com/mcp-s-aiメディア・デザイン559 週間前に更新

image-recongnition-mcp について

image-recongnition-mcpは、画像の説明が必要なアシスタント向けのMCPサーバーです。画像URLを受け取り、OpenAIのビジョンモデルで説明を生成します。

主な機能

  1. 01URLから画像を解析
  2. 02画像の説明を生成
  3. 03OpenAIのビジョンモデルを利用
  4. 04シンプルな説明ツールを提供

活用シーン

  1. 01URLで指定した画像の説明
  2. 02アシスタントのワークフローへの画像解析追加

MCP 対応

MCPクライアントに`describe-image`ツールを公開します。画像URLを受け取り、テキストの説明を返します。利用にはOpenAI APIキーが必要です。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"shalevshalit-image-recongnition": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"image-recongnition-mcp"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y image-recongnition-mcp
設定が必要な環境変数
OPENAI_API_KEYシークレットYour OpenAI API key for image recognition and description services

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmimage-recongnition-mcp1.0.4

ツール

1

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
imageUrlstringはい説明する画像の URL

詳細

画像認識 MCP サーバー

OpenAI のビジョンモデルを使用して、AI による画像認識と説明機能を提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

概要

この MCP サーバーを使うと、シンプルな URL ベースのインターフェースから AI アシスタントに画像を分析・説明させることができます。OpenAI の強力なビジョンモデルを活用して画像の詳細な説明を提供するため、画像分析機能を AI ワークフローに簡単に組み込めます。

機能

  • 画像分析:URL から画像を分析し、詳細な説明を取得します
  • OpenAI との統合:OpenAI の最新のビジョンモデルを使用し、正確な画像認識を実現します
  • MCP プロトコル:Model Context Protocol 標準に完全に準拠しています
  • TypeScript:型安全性と優れた開発体験を実現するため、TypeScript で構築されています
  • シンプルな API:画像の説明をリクエストするための、使いやすいインターフェースです

インストール

前提条件
  • Node.js 18+
  • npm または yarn
  • OpenAI API キー
MCP クライアントの設定

このサーバーを MCP クライアントで使用するには、次の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "image-recognition": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mcp-s/image-recognition-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-actual-openai-api-key-here"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要: OpenAI API キーを含む env セクションは必須です。これが MCP サーバーを動作させる唯一の方法です。

使用方法

利用可能なツール
describe-image

URL から画像を分析し、詳細な説明を提供します。

パラメーター:

  • imageUrl(string):分析する画像の URL

例:

{
  "tool": "describe-image",
  "arguments": {
    "imageUrl": "https://example.com/image.jpg"
  }
}

レスポンス:

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "The image shows a beautiful sunset over a mountain landscape with vibrant orange and pink colors in the sky..."
    }
  ]
}
AI アシスタントとの統合

この MCP サーバーは、次のような MCP プロトコルに対応するさまざまな AI アシスタントと統合できます。

  • Claude Desktop
  • その他の MCP 互換 AI システム

開発

プロジェクト構成
image-recognition-mcp/
├── src/
│   └── index.ts          # Main server implementation
├── dist/                 # Compiled JavaScript output
├── package.json          # Project dependencies and scripts
├── tsconfig.json         # TypeScript configuration
└── README.md            # This file
エラー処理

このサーバーには、次のような状況に対応する堅牢なエラー処理が含まれています。

  • 無効な画像 URL
  • ネットワーク接続の問題
  • OpenAI API のエラー
  • 無効な入力パラメーター

トラブルシューティング

よくある問題

サーバーが起動しない、または動作しない場合:

  • ✅ OpenAI API キーが設定されているか確認する:問題の最大の原因です
    echo $OPENAI_API_KEY  # Should show your API key
    
  • ✅ API キーが有効か確認する:OpenAI の API に直接リクエストしてテストします
  • ✅ API キーに十分なクレジットがあるか確認する:OpenAI アカウントに利用可能なクレジットがあることを確認します

「Authentication failed」エラーが発生する場合:

  • OpenAI API キーが設定されていないか、無効です
  • 環境変数を設定します:export OPENAI_API_KEY="your-key"

コントリビューション

  1. リポジトリをフォークします
  2. フィーチャーブランチを作成します(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 変更をコミットします(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. ブランチにプッシュします(git push origin feature/amazing-feature)
  5. プルリクエストを作成します

ライセンス

このプロジェクトは ISC License の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

サポート

サポートが必要な場合は、GitHub リポジトリで Issue を作成するか、メンテナーにお問い合わせください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。