Imagician
Imagicianは、Model Context Protocol (MCP)に基づく画像処理サーバーで、サイズ調整、形式変換、トリミング、圧縮などのさまざまな画像編集機能を提供します。
2.5ポイント
5.1K

Imagicianとは?

Imagicianは、Model Context Protocol (MCP)に基づく画像処理サーバーで、複雑なソフトウェアをインストールすることなく、さまざまな画像編集タスクを簡単に完了することができます。バッチ処理と自動化ワークフローをサポートしており、AIアシスタントや開発ツールに統合するのに特に適しています。

Imagicianの使い方は?

簡単なコマンドを使用するか、ClaudeやCursorなどのツールに統合するだけで、さまざまな画像処理機能を呼び出すことができます。グローバルインストール、ソースコードからの実行、またはnpxを使用した直接起動がサポートされています。

適用シナリオ

ウェブサイトの画像最適化、バッチでのサムネイル生成、ソーシャルメディアの画像処理、AI生成画像の後処理、ドキュメントの画像圧縮などのシナリオに適しています。

主な機能

サイズ調整
複数の調整モード(cover/contain/fillなど)をサポートし、縦横比を維持または変更できます。
形式変換
JPEG、PNG、WebP、AVIF形式の相互変換をサポートし、出力品質を制御できます。
スマートトリミング
画像の指定領域を正確にトリミングし、ピクセル単位の位置決めをサポートします。
バッチ処理
単一の画像から複数のサイズのバージョンを生成し、レスポンシブデザインに適しています。
利点
軽量で、複雑なインストールや設定が不要です。
主要な画像形式と処理操作をサポートしています。
AIアシスタントやワークフローにシームレスに統合できます。
詳細なメタデータ抽出機能を提供します。
制限
フィルター効果などの高度な画像編集はサポートされていません。
大量のファイルをバッチ処理する場合は、パフォーマンスを最適化する必要がある場合があります。
AVIF形式は一部の古いデバイスでの互換性が限られています。

使い方

インストール
npmを使用してグローバルにインストールするか、ソースコードからビルドします。
設定の統合
使用環境に応じて、対応するツールの設定ファイルに追加します。
使用
自然言語の命令またはAPIを使用して画像処理機能を呼び出します。

使用例

ウェブサイトの画像最適化
ウェブサイトに適したさまざまなサイズの画像を生成します。
ソーシャルメディアのアバター処理
アップロードされたアバターを指定された形式とサイズに統一します。

よくある質問

Imagicianはどのような画像形式をサポートしていますか?
大量の画像を処理するにはどうすればいいですか?
画像のメタデータを取得するにはどうすればいいですか?

関連リソース

npmパッケージページ
公式のnpmパッケージ情報とバージョン履歴
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと問題追跡
MCPプロトコルドキュメント
Model Context Protocolの公式ドキュメント

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "imagician": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@flowy11/imagician"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "imagician": {
      "command": "imagician"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "imagician": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/imagician/dist/index.js"]
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
8.5K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
7.7K
4ポイント
M
MCP Agent Mail
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Python
8.4K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
12.8K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
10.6K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
9.9K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
10.6K
5ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
13.5K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
18.4K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
55.5K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
28.7K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
14.6K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
19.6K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
16.1K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
24.3K
4.5ポイント
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