MCP Search Images

🚀 MCP アイコン検索、ダウンロード、生成ガイド

MCP は、開発過程でアイコンリソースを迅速に取得および生成するための包括的なツールセットを提供します。このドキュメントでは、MCP を使用してアイコンを検索、ダウンロード、およびカスタマイズ生成する方法を詳細に説明します。

🚀 クイックスタート

1. MCP サービスを起動します：

   python3 mcp_server.py
   

2. 開発環境に MCP クライアントを統合します：

   from mcp_client import MPClient
   
   client = MPClient()
   

✨ 主な機能

1. アイコン検索

• サポートされるソース：

  • Unsplash
  • Pixabay
  • Freepik
  • Noun Project

• 高度なフィルタリング：

  • キーワードで検索
  • 色でフィルタリング
  • サイズでフィルタリング
  • スタイルでフィルタリング（例：扁平化、擬物化）

2. アイコンダウンロード

• ダウンロード形式：

  • PNG
  • SVG
  • JPG

• カスタム命名：

  • ファイル名を指定できます
  • 保存パスを設定できます

3. アイコン生成

• サポートされるスタイル：

  • 扁平化デザイン
  • 擬物化デザイン
  • 線画
  • 塗りつぶしデザイン

• カスタム属性：

  • 色
  • サイズ
  • 輪郭
  • 背景
  • 文字内容

💻 使用例

基本的な使用法

アイコン検索

client.search_images(keywords="technology", source=Unsplash)

アイコンダウンロード

client.download_image(url="https://example.com/image.png", filename="tech-icon.png")

アイコン生成

client.generate_icon(
    description="Generate a blue technology icon",
    color="#00ff00",
    size=(256, 256),
    style=FLAT_STYLE
)

高度な使用法

バッチ処理

• バッチ検索：

client.search_batch(keywords=["AI", "Machine Learning"], count_per_keyword=5)

• バッチ生成：

for style in [FLAT_STYLE, OUTLINED_STYLE]:
    client.generate_icon(description="Email icon", style=style)

カスタムダウンロードパス

client.download_image(
    url="https://example.com/image.png",
    save_path="/Users/username/Desktop/images"
)

📚 ドキュメント

エラートラブルシューティング

MCP 接続問題

• 症状：MCP サービスを追加する際に "Fail to create client" エラーが発生します。
• 解決策：

  1. サービスの状態を確認します：

     lsof -i :5173
     

     出力がない場合は、サービスを起動します：

     python3 mcp_server.py
     

  2. 接続をテストします：

     curl -v http://localhost:5173
     

  3. 接続設定を変更します：

     • 正しい接続タイプ（SSE）を選択してください。
     • localhost の代わりに IP アドレス（http://127.0.0.1:5173）を使用してみてください。
     • URL に余分なスラッシュがないことを確認してください（http://localhost:5173 を使用）。

  4. ServerLink 方式で設定します：

     type: sse
     server_link: http://localhost:5173/sse
     

画像処理失敗

• 症状：アイコンのダウンロードまたは生成時に異常が発生します。
• 解決策：
  • ネットワーク接続を確認します。
  • ターゲットサーバーが正常に動作していることを確認します。
  • 詳細なエラーログを確認します。

ベストプラクティス

効率化

1. キャッシュを使用する：

   client.enable_cache(max_size=1000)
   

2. バッチ処理タスクを使用する：

   from mcp_client import MPClient
   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
   
   executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
   futures = []
   for keyword in keywords_list:
       future = executor.submit(client.search_images, keyword)
       futures.append(future)
   

コード規約

1. 命名規則：

   • 意味のある変数名を使用してください。
   • プロジェクトのコーディングスタイルに従ってください。

2. 例外処理：

   try:
       client.generate_icon(description="Test icon")
   except Exception as e:
       print(f"生成图标失败: {e}")
   

3. ログ記録：

   import logging
   
   logging.basicConfig(
       level=logging.INFO,
       format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
   )
   

高度な機能

カスタムプラグイン

• プラグインを開発する：

def custom_search(self, keywords):
    # 自定义搜索逻辑
    pass

client.add_plugin(custom_search)

バッチ処理ツール

• タスクキュー：

python3 mcp_batch_processor.py --input_file=keywords.txt --output_dir=/path/to/output

パフォーマンスチューニング

メモリ最適化

1. キャッシュサイズを制限する：

client.enable_cache(max_size=1000)

2. データをバッチ処理する：

from mcp_client import MPClient

def process_batch(batch):
    for item in batch:
        # 处理逻辑
        pass

client.process_in_batches(process_batch, batch_size=50)

ネットワーク最適化

1. プロキシを使用する：

client.set_proxy("http://proxy.example.com:8080")

2. 帯域幅を制限する：

networkctl limit bandwith mcp-server 5mbit

セキュリティ注意事項

認証と承認

• OAuth を統合する：

from oauthlib.oauth2 import OAuth2Session

client = MPClient(
    auth=OAuth2Session(client_id="your_client_id", 
                      client_secret="your_client_secret")
)

データ暗号化

1. トランスポート層暗号化：

curl -k https://localhost:5173

2. データストレージ暗号化：

from cryptography.fernet import Fernet

key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)
encrypted_data = cipher_suite.encrypt(data.encode())

付録

よくある質問

1. 大量のデータを処理するにはどうすればいいですか？

   • ページング検索を使用します。
   • キャッシュメカニズムを有効にします。
   • プロキシサーバーを設定します。

2. 生成されるアイコンの品質を向上させるにはどうすればいいですか？

   • 高解像度のソースファイルを提供します。
   • SVG 形式を使用します。
   • 生成パラメータを調整します。

参考ドキュメント

1. MCP 公式ドキュメント
2. Python アイコン処理ライブラリ

📄 ライセンス

• このプロジェクトは MIT ライセンスに準拠しており、詳細な条項は LICENSE ファイルを参照してください。

貢献ガイド

1. コードを貢献するにはどうすればいいですか？

   • GitHub リポジトリに Pull Request を送信してください。
   • プロジェクトのコーディング規約に従ってください。
   • 問題の議論に参加してください。

2. 問題を報告するにはどうすればいいですか？

   • GitHub リポジトリに Issue を送信してください。
   • 詳細なエラー情報を提供してください。
   • 再現手順を提供してください。