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snapWONDERS MCP (local)

snapWONDERS MCP (local)

本地服务
github.com/snapWONDERS安全01 周前更新

关于 snapWONDERS MCP (local)

snapWONDERS MCP (local) 是供助手处理用户本机文件的本地服务。它可执行媒体分析、隐藏、提取和格式转换,并将结果文件写入磁盘。

主要功能

  1. 01分析本地图像和视频
  2. 02将文件藏入封面媒体
  3. 03提取隐藏内容并写入磁盘
  4. 04转换图像和视频格式
  5. 05通过单次工具调用编排任务

适用场景

  1. 01检查图像的元数据或隐藏内容
  2. 02将文件嵌入封面图像或视频
  3. 03提取收到的媒体中的内容
  4. 04转换本地媒体文件

MCP 相关

它在本机运行,通过 stdio 连接 MCP 客户端,并通过 HTTPS 将文件发送至 snapWONDERS API 处理。四种工具分别处理分析、隐藏、提取和转换,结果保存到本地磁盘。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"com-snapwonders-mcp-local": {
"command": "uvx",
"args": [
"snapwonders-mcp"
],
"env": {
"SNAPWONDERS_API_KEY": "<SNAPWONDERS_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令uvx snapwonders-mcp
需要配置的环境变量
SNAPWONDERS_API_KEY密钥Your snapWONDERS API key (see https://snapwonders.com/developers)

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypisnapwonders-mcp0.1.3

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 6 天前

参数类型必填说明
file_pathstring是
face_detectionboolean否
text_detectionboolean否

详细介绍

snapWONDERS MCP 服务

snapWONDERS — 揭开隐藏之物,隐藏属于你的东西。

Glama 上的 snapWONDERS MCP 服务 Glama 上 snapWONDERS Vaultify MCP 连接器的工具定义质量和端点健康状况

snapWONDERS MCP

一个本地 MCP 服务,让 AI 助手能够处理你自己的设备上的文件——将文件藏进照片、揭示隐藏内容、运行取证分析,或转换格式。

Claude Desktop ──stdio──▶ snapwonders-mcp ──HTTPS──▶ snapwonders.com/api
   (your machine)          (your machine)

为什么要做这个

snapWONDERS 已有一个远程 MCP 服务,地址为 https://snapwonders.com/mcp,用于编排时效果很好。但它运行在我们的服务器上——因此无法看到你的文件,而且 MCP 工具调用传递的是 JSON,而不是字节。桌面上有一张照片的助手可以创建会话,却无处存放文件。

这个服务运行在文件所在的位置。你提供路径,它就在本地读取文件,并通过 HTTPS 将文件与对话一同上传。这就是全部区别,也正因如此,snapWONDERS 才能在 Claude Desktop 中使用,因为该客户端没有终端供助手使用。

结果也以同样的方式返回:隐藏、揭示或转换操作会将输出写入你的磁盘,并告知助手文件保存位置——而不是返回一个需要通过单独的 HTTP 客户端兑换的资源 ID。

安装

你需要一个 API 密钥,可从 https://snapwonders.com/profile/api-keys 获取(免费账户,但必须验证邮箱地址——未验证账户的密钥始终会被拒绝)。

如果你的客户端可以运行 uvx,就无需预先安装任何内容:

uvx snapwonders-mcp

或者,按常规方式安装:

pip install snapwonders-mcp

配置客户端

Claude Desktop

Windows 上的 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json, macOS 上的 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "snapwonders": {
      "command": "uvx",
      "args": ["snapwonders-mcp"],
      "env": { "SNAPWONDERS_API_KEY": "sw_your_key_here" }
    }
  }
}
Claude Code
claude mcp add snapwonders --env SNAPWONDERS_API_KEY=sw_your_key_here -- uvx snapwonders-mcp
Cursor

~/.cursor/mcp.json(全局)或 .cursor/mcp.json(项目):

{
  "mcpServers": {
    "snapwonders": {
      "command": "uvx",
      "args": ["snapwonders-mcp"],
      "env": { "SNAPWONDERS_API_KEY": "sw_your_key_here" }
    }
  }
}

密钥从环境中读取,绝不会作为工具参数传入——因此不会经过模型的上下文,也就不会出现在对话记录和日志中。

密码短语则不同,你应该了解这一点。 hide_file 和 reveal_file 会将密码短语作为工具参数接收,因为只有用户才能提供它,而且每次调用都可能不同。这意味着它确实会经过模型的上下文,也可能出现在客户端日志和对话记录中。在由助手驱动的工作流中无法避免这一点——对 API 密钥采取的谨慎措施并不适用于密码短语,因此请相应地看待通过助手隐藏的任何内容。

这个服务可以上传你有权读取的任何文件。 这正是它的用途——助手请求一个路径,然后文件就会发送到 snapWONDERS 进行处理。这也意味着,如果有人请求“分析 ~/.ssh/id_rsa”,服务就会照做;而遵循所读网页或文档中指令的助手也可能试图以这种方式使用它。MCP 客户端的工具审批提示才是真正的关卡:批准前请先查看工具调用中的路径。

工具

工具功能
analyse_file对本地图像或视频进行取证分析——A–F 评级、元数据泄露、篡改证据和隐藏内容。可选人脸检测和 OCR。
hide_file将文件藏入封面图像或视频,并将结果保存到磁盘。
reveal_file提取图像或视频中的隐藏内容,并将其保存到磁盘。
convert_file将图像或视频转换为其他格式,并将输出保存到磁盘。

四个工具,各自完成一项完整任务。底层 REST API 的流程是:会话 → 上传 → 任务 → 轮询 → 结果;如果每一步都单独暴露为一次调用,模型就必须记住五步状态,有时还会出错。编排逻辑改由这里的 Python 负责,因此执行过程是确定的。

hide_file 的密码无法找回。 密码绝不会被保存,也无法重置。请确保用户在用密码隐藏内容前记住密码。

何时改用远程服务

https://snapwonders.com/mcp 无需安装;如果文件已经存放在服务可以访问的位置,或者你只需要会话和任务编排,它就是合适的选择。当文件在用户的计算机上时,请使用这个本地服务——对于桌面助手来说,通常都是这种情况。

使用哪种上传方式

系统会自动选择合适的方式,无需你决定:Python SDK 会将低于服务端报告上限(目前为 95 MB)的文件作为单次直接上传发送;超过上限时,则会回退到上述可续传 TUS 协议。

snapWONDERS 的由来

这个项目始于我的儿子 Huey。

Huey 失去了视力,从四岁起就被依法认定为盲人。多年前,我们在车里一起开发 Hueyify 时,他坚持认为这个想法也可以用于数字媒体:将故事嵌入照片,让视障人士了解照片背后的个人背景、回忆和感受。对其他人隐藏,只留给它真正想传达的那个人。

他对这个想法很兴奋。我承认,技术上的难度让我打了退堂鼓,我也明确表达过这一点。他失望的神情总是浮现在我脑海中,因为在 Huey 看来,这一切都合情合理。我们在他十六岁时失去了他。我始终无法忘记那次谈话。

snapWONDERS 最先诞生,旨在了解数字媒体实际包含什么,以及谁能看到它。随后诞生了 Vaultify,它是我所打造的最接近 Huey 描述的产品。截至 2026 年 9 月,snapWONDERS 和 Vaultify 已处理超过六百万个媒体任务。

完整故事请见 https://vaultify.snapwonders.com/our-story

愿平安与你同在,
Kenneth Springer

许可证

MIT——详见 LICENSE。该许可证仅适用于此服务;它调用的 snapWONDERS API 为专有产品。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。