关于 MCP Server - Image
MCP Server - Image 是一个 MCP 服务,可从 URL、本地文件路径和 numpy 数组获取并处理图片。fetch_images 工具会以 base64 字符串及 MIME 类型返回图片,适合需要把图片传给 AI 模型的应用和数据处理流程。
主要功能
- 01从 URL 获取图片
- 02加载本地图片文件
- 03大于 1MB 图片自动压缩
- 04多张图片并行处理
适用场景
- 01让 AI 模型读取网页或本地图片
- 02批量处理图片以供数据处理流程使用
MCP 相关
该项目是一个 MCP 服务,通过 fetch_images 工具向 MCP 客户端返回 base64 编码的图片及其 MIME 类型。
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。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
MCP 服务 - 图像
一个模型上下文协议(MCP)服务,提供用于从 URL、本地文件路径和 numpy 数组获取及处理图像的工具。该服务包含一个名为 fetch_images 的工具,可返回以 base64 编码的字符串形式表示的图像及其 MIME 类型。
支持我们
如果你觉得这个项目有帮助,并希望支持我们未来的项目,不妨请我们喝杯咖啡!你的支持能帮助我们继续构建创新的 AI 解决方案。
你的支持将为我们创造智能、易用的应用注入动力。
目录
功能
- 从 URL(http/https)获取图像
- 从本地文件路径加载图像
- 针对大型本地图像进行专门处理
- 自动压缩大型图像(>1MB)
- 并行处理多个图像
- 为不同文件扩展名正确映射 MIME 类型
- 全面的错误处理和日志记录
先决条件
- Python 3.10+
- uv 包管理器(推荐)
安装
- 克隆此仓库
- 使用 uv 创建并激活虚拟环境:
uv venv
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On Unix/MacOS:
source .venv/bin/activate
- 使用 uv 安装依赖项:
uv pip install -r requirements.txt
运行服务
运行 MCP 服务有两种方法:
1. 直接运行
直接启动 MCP 服务:
uv run python mcp_image.py
2. 为 Windsurf/Cursor 配置
Windsurf
将此 MCP 服务添加到 Windsurf:
- 编辑位于 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 的配置文件
- 添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"image": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/path/to/mcp-image", "run", "mcp_image.py"]
}
}
}
Cursor
将此 MCP 服务添加到 Cursor:
- 打开 Cursor,进入 Settings(导航栏 → Cursor Settings)
- 转到 Features → MCP Servers
- 点击 + Add New MCP Server
- 输入以下配置:
{
"mcpServers": {
"image": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/path/to/mcp-image", "run", "mcp_image.py"]
}
}
}
可用工具
该服务提供以下工具:
fetch_images:从 URL 或本地文件路径获取并处理图像 参数: image_sources:图像 URL 或文件路径列表 返回: 经过处理的图像列表,包含 base64 编码和 MIME 类型
使用示例
现在可以使用以下命令:
- “获取这些图像:[URL 或文件路径列表]”
- “加载并处理这张本地图像:[file_path]”
示例
# URL-only test
[
"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/70/Chocolate_%28blue_background%29.jpg/400px-Chocolate_%28blue_background%29.jpg",
"https://imgs.search.brave.com/Sz7BdlhBoOmU4wZjnUkvgestdwmzOzrfc3GsiMr27Ik/rs:fit:860:0:0:0/g:ce/aHR0cHM6Ly9pbWdj/ZG4uc3RhYmxlZGlm/ZnVzaW9ud2ViLmNv/bS8yMDI0LzEwLzE4/LzJmOTY3NTViLTM0/YmQtNDczNi1iNDRh/LWJlMTVmNGM5MDBm/My5qcGc",
"https://shigacare.fukushi.shiga.jp/mumeixxx/img/main.png"
]
# Mixed URL and local file test
[
"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/70/Chocolate_%28blue_background%29.jpg/400px-Chocolate_%28blue_background%29.jpg",
"C:\\Users\\username\\Pictures\\image1.jpg",
"https://imgs.search.brave.com/Sz7BdlhBoOmU4wZjnUkvgestdwmzOzrfc3GsiMr27Ik/rs:fit:860:0:0:0/g:ce/aHR0cHM6Ly9pbWdj/ZG4uc3RhYmxlZGlm/ZnVzaW9ud2ViLmNv/bS8yMDI0LzEwLzE4/LzJmOTY3NTViLTM0/YmQtNDczNi1iNDRh/LWJlMTVmNGM5MDBm/My5qcGc",
"C:\\Users\\username\\Pictures\\image2.jpg"
]
调试
如果遇到问题:
- 检查是否已正确安装所有依赖项
- 确认服务正在运行并侦听连接
- 如果本地图像加载出现问题,请确保文件路径正确且可访问
- 如果出现“Unsupported image type”错误,请检查内容类型处理
- 查看服务输出中是否有错误消息
贡献
欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。
许可证
本项目采用 MIT 许可证授权,详情请参阅 LICENSE 文件。
评论
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。