Rembg MCP

🚀 Rembg MCP Server

Rembg背景削除ライブラリ用のMCP（Model Context Protocol）サーバーです。Claude Code、Claude Desktop、CursorなどのMCP対応ツールを通じて、AIモデルを使用して画像の背景を削除できます。

✨ 主な機能

• 🖼️ 画像処理：単一画像の背景削除や、フォルダ内の画像を一括処理できます。
• 🤖 複数のAIモデル：u2net、birefnet、isnet、samなど、様々な専用モデルをサポートしています。
• ⚡ パフォーマンス最適化：モデルセッションを再利用することで、効率的な一括処理が可能です。
• 🎨 高度なオプション：アルファマッティング、マスクのみの出力、カスタム背景などをサポートしています。
• 🌍 クロスプラットフォーム：Windows、macOS、Linuxをサポートしています。
• 🔧 簡単な統合：Claude Desktop、Claude Code CLI、Cursor IDEと連携可能です。

📦 インストール

🚀 ワンクリックインストール

Linux/macOS

git clone <repository-url>
cd rembg-mcp
./setup.sh

Windows

git clone <repository-url>
cd rembg-mcp
setup.bat

セットアップスクリプトは自動的に以下のことを行います：

• Python 3.10以上の要件をチェックする
• 仮想環境を作成する
• すべての依存関係をインストールする
• MCPサーバーを構成する
• インストールをテストする
• AIモデルのダウンロードを案内する

🔧 手動インストール

手動インストールを好む場合やカスタム設定が必要な場合は、以下の手順を実行してください：

1. 仮想環境を作成する：

python3 -m venv rembg
source rembg/bin/activate  # Linux/macOS
# or
rembg\Scripts\activate.bat  # Windows

2. 依存関係をインストールする：

pip install --upgrade pip
pip install mcp "rembg[cpu,cli]" pillow
pip install -e .

3. インストールをテストする：

python test_server.py
python validate_setup.py

4. AIモデルをダウンロードする：

./download_models.sh     # Linux/macOS
# or
python download_models.py  # Windows (from activated venv)

5. GPUサポートを有効にする：

pip install -e ".[gpu]"

🔧 MCP設定

Claude Desktopの設定

1. Claude Desktopの設定ファイルを見つける：

   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

2. rembgサーバーの設定を追加する：

{
  "mcpServers": {
    "rembg": {
      "command": "/path/to/rembg-mcp/start_server.sh",
      "cwd": "/path/to/rembg-mcp",
      "env": {
        "REMBG_HOME": "~/.u2net",
        "OMP_NUM_THREADS": "4"
      }
    }
  }
}

3. /path/to/rembg-mcpを実際のプロジェクトパスに置き換える

4. Claude Desktopを再起動する

設定のテスト

設定後、MCPサーバーをテストするには：

1. サーバーを手動で起動する：

./start_server.sh  # Linux/macOS
# or
start_server.bat   # Windows

2. Claude DesktopでMCP接続を確認する：

   • Claudeの会話でrembgツールが表示されることを確認する
   • 簡単なコマンド「List available MCP tools」を試す

3. サンプル画像でテストする：

   • Claudeに「Use rembg-i to remove the background from test.jpg」と尋ねる
   • サーバーがリクエストを処理し、結果を返す

Claude Code CLIの設定

Claude Codeの設定に以下を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "rembg": {
      "command": "/path/to/rembg-mcp/start_server.sh",
      "cwd": "/path/to/rembg-mcp",
      "env": {
        "REMBG_HOME": "~/.u2net",
        "OMP_NUM_THREADS": "4"
      }
    }
  }
}

Cursor IDEの設定

Cursorの設定またはワークスペースの.cursor/settings.jsonに以下を追加します：

{
  "mcp.servers": {
    "rembg": {
      "command": "/path/to/rembg-mcp/start_server.sh",
      "args": [],
      "cwd": "/path/to/rembg-mcp"
    }
  }
}

Windowsの設定

Windowsユーザーは、代わりにstart_server.batを使用します：

{
  "mcpServers": {
    "rembg": {
      "command": "C:\\path\\to\\rembg-mcp\\start_server.bat",
      "cwd": "C:\\path\\to\\rembg-mcp"
    }
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

単一画像の処理：

Remove the background from my photo.jpg and save it as photo_nobg.png

一括処理：

Process all images in my Photos folder and remove their backgrounds

高度な処理：

Use the birefnet-portrait model to remove backgrounds from all portrait photos in my folder, apply alpha matting for better edges, and save them to a new folder

🛠️ 利用可能なMCPツール

rembg-i - 単一画像の背景削除

単一の画像ファイルから高精度で背景を削除します。

必須パラメーター：

• input_path：ソース画像ファイルのパス
• output_path：処理後の画像を保存する場所

オプションパラメーター：

• model：使用するAIモデル（デフォルト："u2net"）
• alpha_matting：エッジの品質を向上させる（デフォルト：false）
• only_mask：黒白のマスクのみを出力する（デフォルト：false）

サポートされる形式：JPG、PNG、BMP、TIFF、WebP

rembg-p - フォルダの一括処理

フォルダ内のすべての画像を自動的に処理します。

必須パラメーター：

• input_folder：画像が含まれるソースフォルダ
• output_folder：処理後の画像を保存する宛先フォルダ

オプションパラメーター：

• model：使用するAIモデル（デフォルト："u2net"）
• alpha_matting：エッジの品質を向上させる（デフォルト：false）
• only_mask：マスクのみを出力する（デフォルト：false）
• file_extensions：処理するファイルタイプ（デフォルト：一般的な画像形式）

特徴：

• サポートされるすべての画像を自動的に検索する
• 元のファイル名に.out.pngのサフィックスを付けて保存する
• 詳細な進捗報告を行う
• 個々のファイルのエラーハンドリングを行う

🤖 サポートされるAIモデル

🎯 モデルの推奨事項

初心者向け：u2net（デフォルト）から始める - 速度と品質のバランスが良い 最高品質を求める場合：birefnet-generalまたはbirefnet-massiveを使用する 肖像写真の場合：birefnet-portraitを使用する - 人物主体に特化している アニメ/漫画の場合：isnet-animeを使用する - アニメコンテンツに最適化されている 速度を求める場合：u2netpまたはsiluetaを使用する - 一括処理で高速

📥 モデルのダウンロード

モデルは初回使用時に自動的にダウンロードされますが、事前にダウンロードすることもできます：

# 対話型選択（推奨）
./download_models.sh              # Linux/macOS

# 特定のモデルをダウンロード
./download_models.sh u2net birefnet-portrait

# すべてのモデルをダウンロード
./download_models.sh all

# Windows (from activated virtual environment)
python download_models.py         # 対話型
python download_models.py u2net birefnet-portrait

モデルは~/.u2net/にキャッシュされ、一度ダウンロードすれば再度ダウンロードする必要はありません。

🔧 設定

環境変数

• REMBG_HOME：モデルの保存ディレクトリ（デフォルト：~/.u2net）
• OMP_NUM_THREADS：処理に使用するCPUスレッド数（デフォルト：4）
• MODEL_CHECKSUM_DISABLED：モデルのチェックサム検証をスキップする

高度なオプション

• アルファマッティング：エッジの品質を向上させますが、処理時間が増えます
• マスクのみ：透明な切り抜きではなく、黒白のマスクを返します
• カスタム背景色：透明な領域を単色で置き換えます
• 一括処理：効率的なモデルセッションの再利用を自動的に行います

📁 プロジェクト構造

rembg-mcp/
├── rembg_mcp/
│   ├── __init__.py
│   └── server.py                      # メインのMCPサーバー実装
├── rembg/                             # 仮想環境 (git-ignored)
├── setup.sh                           # Linux/macOSのセットアップスクリプト
├── setup.bat                          # Windowsのセットアップスクリプト
├── start_server.sh                    # Linux/macOSのサーバー起動スクリプト
├── start_server.bat                   # Windowsのサーバー起動スクリプト (generated)
├── pyproject.toml                     # Pythonパッケージの設定
├── claude_desktop_config.json         # Claude Desktopの設定 (Linux/macOS)
├── claude_desktop_config_windows.json # Claude Desktopの設定 (Windows)
├── test_server.py                     # インストールテスト
├── validate_setup.py                  # 包括的なセットアップ検証
├── download_models.py                 # AIモデルのダウンロードユーティリティ (Python)
├── download_models.sh                 # AIモデルのダウンロードスクリプト (Linux/macOS)
├── example_usage.py                   # 使用例
├── README.md                          # このファイル
├── USAGE_CN.md                       # 中国語のドキュメント
└── CLAUDE.md                         # Claude Codeのコンテキストファイル

🚨 トラブルシューティング

一般的な問題

MCPサーバーが見つからない場合

• MCP設定のcommandパスを確認する
• スクリプトが実行可能であることを確認する：chmod +x start_server.sh
• 仮想環境が存在することを確認する：ls rembg/

Pythonバージョンの問題

python --version  # 3.10以上である必要があります
# バージョンが間違っている場合は、Python 3.10以上をインストールし、仮想環境を再作成します

モデルのダウンロード問題

# モデルキャッシュをクリアし、再ダウンロードする
rm -rf ~/.u2net

# モデルを手動で再ダウンロードする
./download_models.sh              # Linux/macOS
python download_models.py         # Windows

# 特定のモデルをダウンロードする
./download_models.sh u2net        # Linux/macOS
python download_models.py u2net   # Windows

メモリまたはパフォーマンスの問題

# CPUスレッドを減らす
export OMP_NUM_THREADS=2

# 大きなモデルの代わりに、軽量なモデル (u2netp, silueta) を使用する

インストールの問題

# クリーンな再インストール
rm -rf rembg/
./setup.sh  # またはWindowsの場合はsetup.bat

ヘルプの取得

• python validate_setup.pyを実行して詳細な診断を行う
• 手動で起動する際にサーバーのログを確認する
• MCPクライアントが最新のプロトコルバージョンをサポートしていることを確認する

📚 追加リソース

• Rembg Library Documentation
• MCP Protocol Specification
• Claude Code Documentation

🤝 貢献方法

1. リポジトリをフォークする
2. 機能ブランチを作成する (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミットする (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチにプッシュする (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成する

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• danielgatis/rembg - 優れた背景削除ライブラリ
• Anthropic - MCPプロトコルとClaudeの提供
• 様々なAIモデルを提供するオープンソースコミュニティ