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Watermark MCP Server

Watermark MCP Server

ローカル
github.com/mang0colaメディア・デザイン080 週間前に更新

Watermark MCP Server について

画像にテキストまたは画像の透かしを追加するシンプルな MCP サーバーです。クライアントはツールを通じて透かしの内容、位置、外観、出力先を指定できます。

主な機能

  1. 01画像へのテキスト透かしの追加
  2. 02画像透かしの重ね合わせ
  3. 03位置と透明度の設定
  4. 04テキストのフォント、サイズ、色の指定

活用シーン

  1. 01画像ファイルへのテキスト表示の追加
  2. 02ロゴなどの画像透かしの重ね合わせ
  3. 03透かしの位置と透明度の調整

MCP 対応

テキスト透かしと画像透かしを追加するツールを MCP クライアントに公開します。

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

Watermark MCP Server

画像にテキストまたは画像のウォーターマークを追加する、シンプルなModel Context Protocol(MCP)サーバーです。

利用可能なツール

  • add_text_watermark - 画像にテキストのウォーターマークを追加します

    • input_image_path (str): 入力画像のパス
    • output_image_path (str): ウォーターマーク付き画像の出力先パス
    • watermark_text (str): ウォーターマークのテキスト内容
    • pos_ratio (list): ウォーターマークの位置の比率
    • font_path (str): フォントファイルのパス
    • font_size (int): フォントサイズ
    • color (list): テキストの色のRGB値
    • transparency (int): テキストの透明度
  • add_image_watermark - 画像に画像のウォーターマークを追加します

    • input_image_path (str): 入力画像のパス
    • watermark_image_path (str): ウォーターマーク画像のパス
    • output_image_path (str): ウォーターマーク付き画像の出力先パス
    • pos_ratio (list): ウォーターマークの位置の比率
    • transparency (int): ウォーターマークの透明度

ローカル環境のセットアップ

git clone https://github.com/mang0cola/watermark-mcp-server.git
cd watermark-mcp-server
uv venv
uv pip install -r pyproject.toml

MCP クライアントへの追加

claude の場合
{
    "mcpServers": {
        "watermark-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "<WATERMARK_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
                "run",
                "-m",
                "server"
            ],
        },
    }
}
CherryStudio の場合
{
  "mcpServers": {
    "watermark-mcp-server": {
      "name": "watermark-mcp-server",
      "type": "stdio",
      "isActive": true,
      "registryUrl": "",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<WATERMARK_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
        "run",
        "-m",
        "server"
      ]
    }
  }
}

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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。