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layerback-mcp

layerback-mcp

本地服务
layerback.com媒体与设计112 周前更新
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关于 layerback-mcp

layerback-mcp 可让兼容 MCP 的 Agent 将图表图片转换为可编辑的 Visio、PowerPoint、draw.io 和 SVG 文件。它把形状、连接线和标签重建为原生对象，并提供转换、查询状态和下载结果的工具。

主要功能

  1. 01转换本地图表图片
  2. 02导出可编辑的 VSDX、PPTX、draw.io 和 SVG
  3. 03查询转换任务状态
  4. 04将转换文件下载到本地

适用场景

  1. 01将白板照片重建为可编辑图表
  2. 02把架构截图转换为 draw.io 文件
  3. 03批量将 PNG 图表转换为 VSDX

MCP 相关

该 MCP 服务提供转换本地图表图片、查询任务状态和保存转换文件的工具，并连接兼容 MCP 的 Agent 与 LayerBack 转换服务。

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": {
    "toplocalai-layerback": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "layerback-mcp"
      ],
      "env": {
        "LAYERBACK_API_KEY": "<LAYERBACK_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y layerback-mcp
需要配置的环境变量
LAYERBACK_API_KEY密钥LayerBack API key from https://layerback.com/settings/apikeys

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
npmlayerback-mcp0.1.2

工具

3

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
waitboolean否等待转换完成（推荐）。如果为 false，请使用 get_conversion_status 轮询。
file_pathstring是图表图像的绝对路径（PNG、JPG 或 WebP）

详细介绍

LayerBack MCP 服务

为你的 AI Agent 补上唯一缺少的图表技能：将图表图片转换为完全可编辑的文件。

Agent 可以编写 Mermaid，但如果输入是截图、白板照片，或是嵌在 PDF 页面中的图表，它们就无能为力了。此 MCP 服务将任何兼容 MCP 的 Agent（Claude Desktop、Claude Code、Cursor，……）连接到 LayerBack，后者会将每个形状、连接线和标签重建为原生对象，并在一次转换中返回Visio（VSDX）、PowerPoint（PPTX）、draw.io 和 SVG，且均可编辑。

工具

工具功能
convert_diagram_image转换本地图片文件（PNG/JPG/WebP）；默认等待转换结果（约 30–60 秒）
get_conversion_status轮询正在运行的任务
download_converted_diagram将任意输出格式保存到本地路径

设置

  1. 在 https://layerback.com/settings/apikeys 创建 API 密钥 （新账户包含免费额度——每次转换消耗 10 点，并包含所有输出格式）。
  2. 将该服务添加到 MCP 客户端配置中：
{
  "mcpServers": {
    "layerback": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "layerback-mcp"],
      "env": { "LAYERBACK_API_KEY": "your-key-here" }
    }
  }
}

示例提示词

  • “将 ~/Desktop/whiteboard.jpg 转换为 Visio 文件，并保存到我的 Downloads 文件夹。”
  • “这是我们架构图的截图——将其重建为可编辑的 draw.io 文件。”
  • “批量将 ./legacy-diagrams 中的每个 PNG 转换为 VSDX。”

说明

MIT © LayerBack

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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。