关于 PicGo Uploader MCP Server
PicGo Uploader MCP Server 将运行中的 PicGo 图像上传能力提供给 MCP 客户端,适合需要上传本地图片的工作流。它通过 PicGo 内置服务上传一个或多个图片文件,并返回图片 URL。
主要功能
- 01上传一个或多个本地图片
- 02通过运行中的 PicGo 执行上传
- 03返回上传后的图片 URL
适用场景
- 01上传本地截图并取得 URL
- 02将多张图片交由 PicGo 上传
MCP 相关
该 MCP 服务向客户端提供 upload_image_via_picgo 工具,接收本地图片路径并返回 PicGo 提供的图片 URL。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
1收录的工具列表 · 更新于 3 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| image_paths | array | 是 | 要上传的图像文件的绝对路径数组。 |
详细介绍
PicGo 上传器 MCP 服务
一个 MCP(Model Context Protocol)服务,可与正在运行的 PicGo 应用交互以上传图片。
概述
此服务将 PicGo 的图片上传功能作为 MCP 工具提供。它会连接到 PicGo 应用内置的服务(通常运行在 http://127.0.0.1:36677),并提供一个用于上传本地图片文件的工具。
前提条件
- Node.js: 确保已安装 Node.js(建议使用 v18 或更高版本)。
- PicGo 应用: 需要安装并运行 PicGo 桌面应用。
- 启用 PicGo 服务: 在 PicGo 设置中(
PicGo 设置->设置Server)启用服务。默认端口为36677。请确保服务正在运行。 - NPM 或 Yarn: 用于安装软件包。
安装
npm install -g picgo-uploader
或
yarn global add picgo-uploader
这将全局安装 MCP 服务,并使 picgo-uploader 命令可用。
运行服务
在终端中执行以下命令即可:
picgo-uploader
服务将启动,并通过 stdio 监听 MCP 连接。你应该会看到类似以下消息:
PicGo Uploader MCP server running on stdio
使用服务期间,请保持此终端窗口打开。
用法(MCP 工具)
服务运行并连接到 MCP 客户端(例如 Roo Code)后,即可使用提供的工具:
工具: upload_image_via_picgo
- 描述: 使用正在运行的 PicGo 服务应用上传一张或多张图片。
- 输入架构:
{ "type": "object", "properties": { "image_paths": { "type": "array", "items": { "type": "string" }, "description": "要上传的图片文件的绝对路径数组。" } }, "required": ["image_paths"] } - 输出: 成功时,返回一个 JSON 字符串,其中包含 PicGo 提供的已上传图片 URL 数组。失败时,返回错误消息。
示例(use_mcp_tool):
<use_mcp_tool>
<server_name>picgo-uploader</server_name>
<tool_name>upload_image_via_picgo</tool_name>
<arguments>
{
"image_paths": [
"C:\\Users\\YourUser\\Pictures\\screenshot1.png",
"/home/user/images/diagram.jpg"
]
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
注意: 请确保 image_paths 中提供的文件路径是绝对路径,且在运行 picgo-uploader 服务的机器上可访问。
故障排除
- 错误:“PicGo server request error: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:36677”:
- 确保 PicGo 应用正在运行。
- 确认已在设置中启用 PicGo 服务,且服务正在默认端口
36677上运行。
- 错误:“Image path does not exist: ”:
- 请再次确认提供的图片路径正确且为绝对路径。
- 确保运行
picgo-uploader的机器上指定位置存在该文件。
- 错误:“PicGo upload failed: ...”:
- 这表示 PicGo 本身报告了错误(例如,所选上传器的配置无效或存在网络问题)。请查看 PicGo 应用日志了解详情。
开发
- 克隆仓库。
- 安装依赖:
npm install - 构建代码:
npm run build - 在开发模式下运行:
node build/index.js - 监视更改:
npm run watch(在单独的终端中)
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。