mcpField
T
Topaz Labs

Topaz Labs

ローカル
github.com/TopazLabsメディア・デザイン736 週間前に更新

Topaz Labs について

Topaz Labs は、Topaz Labs の AI モデルで画像を補正する MCP サーバーです。ローカルファイルのパスまたは URL を受け取り、モデルと出力サイズを指定できます。動画の補正には対応していません。

主な機能

  1. 01パスまたは URL から画像を補正
  2. 02一覧から Topaz モデルを選択
  3. 03出力サイズまたは倍率を指定
  4. 04既定で 2K まで自動アップスケール

活用シーン

  1. 01ローカル写真を拡大・シャープ化
  2. 02低解像度画像を補正
  3. 03デジタルアートやポートレートに合うモデルを適用

MCP 対応

stdio 経由で MCP クライアントに `image-enhance` ツールを提供します。`TOPAZ_API_KEY` が必要で、Claude Cowork、Cursor、Windsurf、VS Code (Copilot)、Zed などに対応します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"topaz": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@topazlabs/mcp"
],
"env": {
"TOPAZ_API_KEY": "<TOPAZ_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y @topazlabs/mcp
設定が必要な環境変数
TOPAZ_API_KEYシークレット

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
npm@topazlabs/mcp

ツール

1

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
imagestringはい画像のローカルファイルパス(例:~/Photos/image.jpg)または URL。指定されていない場合は、ユーザーにパスを尋ねてください。
sizeobjectいいえ出力サイズ。{width, height} は正確なサイズ、{width} または {height} は比率指定、{scale} は倍率です。空欄の場合は自動的に 2K にアップスケールします。
size.widthintegerいいえ
size.heightintegerいいえ
size.scalenumberいいえ
modelstringいいえモデル名。省略時のデフォルトは Standard V2 です。選択肢:Standard V2、Low Resolution V2、CGI、High Fidelity V2、Redefine、Recover 3、Standard MAX、Wonder 2

詳細

@topazlabs/mcp

npm version npm downloads license

LLM 向けの AI 画像補正。 Claude やその他の AI アシスタントが Topaz Labs の AI モデルを使って画像を補正できる MCP サーバー です。

Topaz Labs は、世界中の写真家、映画制作者、開発者に利用されている、AI を活用した画像・動画補正ソフトウェアを提供しています。

動作例

補正前補正後
補正前補正後

Wonder 2 モデルで補正しています。インタラクティブな比較を見る →

クイックスタート

1. API キーを取得する

developer.topazlabs.com で登録します。

2. MCP クライアントに追加する

Claude Desktop の設定に追加します(macOS では ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows では %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)。

{
  "mcpServers": {
    "Topaz Labs": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@topazlabs/mcp"],
      "env": {
        "TOPAZ_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}
3. 画像を補正する

あなた:「~/Desktop/photo.jpg を Wonder 2 で補正して」

Claude: Topaz Labs の Wonder 2 モデルを使って写真を補正します。

[image-enhance ツールを呼び出す]

注: このツールにはファイルパスまたは URL が必要です。チャットに直接アップロードされた画像は処理できません。ファイルシステムにアクセスできる Claude Cowork で最もよく動作します。ファイルシステムにアクセスできない Claude Chat モードでは動作しません。

こちらが補正した画像です。アップスケールとシャープ化を行い、ディテールと鮮明さを向上させました。

互換性

このサーバーは stdio トランスポートを使用しており、主要な MCP デスクトップクライアントすべてでサポートされています。

クライアント状態
Claude Cowork✅(推奨 — ファイルシステムにアクセス可能)
Claude Desktop(Chat)⚠️ ユーザーがファイルパスを手動で指定する必要があります
Cursor✅
Windsurf✅
VS Code(Copilot)✅
Cline✅
Claude Code✅
Zed✅

HTTP ストリーミングトランスポート(ChatGPT、リモートエージェント、Web/モバイルクライアント向け)は現時点ではサポートされていませんが、今後のリリースで追加される可能性があります。

ツール

image-enhance

画像を送信すると、補正済みの画像が返されます。デフォルトでは Standard V2 を使用し、自動的に 2K にアップスケールします。

image: "~/Photos/photo.jpg"     # Local path or URL (required)
size: { scale: 2 }              # Optional: exact dims, single dim, or scale factor
model: "Standard V2"            # Optional: defaults to Standard V2

サイズの指定方法: 正確なサイズには { width, height }、縦横比を維持するには { width } または { height }、倍率を指定するには { scale } を指定します。省略した場合、2K 未満の画像は幅が 2K になるよう自動的にアップスケールされます。

モデル:

モデル種類最適な用途
Standard V2標準一般的な写真(デフォルト)
Low Resolution V2標準小さな画像、サムネイル
CGI標準デジタルアート、レンダリング画像、イラスト
High Fidelity V2標準アップスケールが必要な高品質のソース画像
Redefine生成クリエイティブな再解釈
Recover 3生成低解像度の画像、古い写真
Standard MAX生成最高品質、処理は低速
Wonder 2生成自然写真、ポートレート、細部の表現

環境変数

変数必須説明
TOPAZ_API_KEYはいTopaz Labs API キー

アーキテクチャ

src/
  api/        -- Topaz API client, types, model definitions
  lib/        -- Path security, URL fetching utilities
  tools/      -- enhance tool handler
  server.ts   -- MCP server setup and tool registration
  main.ts     -- Entry point (stdio transport)
test/         -- Vitest test suite

開発

npm install
npm run build
npm test

制限事項

  • 画像のみ -- 動画の高画質化にはまだ対応していません
  • 有料 API キーが必要です -- developer.topazlabs.com で登録してください
  • クラウド処理 -- 高画質化のため、画像は Topaz Labs API に送信されます

コントリビューション

バグを見つけた場合や機能のリクエストがある場合は、GitHub でイシューを作成してください。

ライセンス

MIT -- Topaz Labs

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。