MCP Image Processor
M

MCP Image Processor

Model Context Protocolに基づく高性能な画像処理サーバーで、形式変換、サイズ調整、圧縮最適化などの豊富な画像処理機能を提供します。
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8.9K

MCP画像処理サーバーとは?

これは自然言語指令で呼び出せるインテリジェントな画像処理システムです。あなたが望む効果(例:「この画像を白黒に変換」)を説明するだけで、システムが自動的に複雑な画像処理操作を行います。

画像処理サービスの使い方は?

1. Node.js環境がインストールされていることを確認します。 2. 使用するクライアント(例:Cline/Cursor)をMCPサーバーに接続するように設定します。 3. AIに直接画像処理の要求を伝えます。

適用シーン

- 電子商取引の商品画像を一括処理する - ソーシャルメディアの画像を最適化する - 文書の挿絵を自動でフォーマットする - 写真作品の後処理を行う

主な機能

形式変換
JPEG/PNG/WebPなど7種類の形式の相互変換をサポートし、品質と圧縮レベルを調整できます。
スマートな拡大縮小
5種類の拡大縮小モード(contain/cover/fillなど)があり、自動的に縦横比を維持します。
一括処理
複数の画像を同時に処理し、フォルダパスの入力をサポートします。
写真の強化
明るさ/コントラスト/彩度を調整し、ぼかし/シャープネス効果をサポートします。
利点
専門ソフトを学ぶ必要がなく、自然言語で要求を説明するだけです。
処理速度が従来のソフトより3 - 5倍速いです。
最高の画像品質を維持しながらファイルサイズを小さくします。
制限
Node.jsの実行環境が必要です。
PSDなどの専門形式は一時的にサポートされていません。
複雑なエフェクトは段階的に操作する必要があります。

使い方

環境の準備
Node.js 18+バージョンをインストールし、ネットワーク接続が正常であることを確認します。
クライアントの設定
Cline/CherryStudioなどのクライアントにMCPサーバーの設定を追加します。
使用開始
AIアシスタントに直接要求を伝えます。例:「この画像の幅を800ピクセルに調整してください」

使用例

電子商取引のメイン画像の最適化
異なるサイズの商品画像を一括で白背景の800x800ピクセルのJPG形式に処理します。
ソーシャルメディアの画像
Instagramのストーリー投稿に適した1080x1920の縦長画像を作成します。

よくある質問

どのくらいの大きさの画像ファイルを処理できますか?
処理後の画像はどこに保存されますか?
元の画像品質を復元できますか?

関連リソース

Node.js公式サイト
実行環境のダウンロード
Sharpライブラリのドキュメント
基盤となる画像処理ライブラリのリファレンス
サンプル設定ファイル
完全な設定例

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": {
    "image-processor": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe",
      "args": ["C:\\projs\\mcp-image-processor\\dist\\index.js"],
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}
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

R
Rsdoctor
Rsdoctorは、Rspackエコシステム向けに開発されたビルド分析ツールで、webpackと完全に互換性があり、可視化ビルド分析、多次元パフォーマンス診断、インテリジェントな最適化提案を提供し、開発者がビルド効率とエンジニアリング品質を向上させるのに役立ちます。
TypeScript
8.7K
5ポイント
N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
8.2K
5ポイント
T
Testkube
Testkubeは、クラウドネイティブアプリケーション向けのテストオーケストレーションと実行フレームワークで、テストの定義、実行、分析を行うための統一プラットフォームを提供します。既存のテストツールとKubernetesインフラストラクチャをサポートします。
Go
6.2K
5ポイント
M
MCP Windbg
AIモデルをWinDbg/CDBに統合するMCPサーバーで、Windowsのクラッシュダンプファイルの分析とリモートデバッグに使用し、自然言語での対話を通じてデバッグコマンドを実行できます。
Python
9.5K
5ポイント
R
Runno
Runnoは、JavaScriptツールキットのセットで、ブラウザやNode.jsなどの環境で複数のプログラミング言語のコードを安全に実行するためのものです。WebAssemblyとWASIを通じてサンドボックス化された実行を実現し、Python、Ruby、JavaScript、SQLite、C/C++などの言語をサポートし、Webコンポーネント、MCPサーバーなどの統合方法を提供します。
TypeScript
6.4K
5ポイント
N
Netdata
Netdataはオープンソースのリアルタイムインフラストラクチャ監視プラットフォームで、毎秒の指標収集、可視化、機械学習による異常検出、自動化アラートを提供し、複雑な構成なしで全スタックの監視を実現します。
Go
8.6K
5ポイント
M
MCP Server
Mapbox MCPサーバーは、Node.jsで実装されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアプリケーションにMapboxの地理空間APIへのアクセス機能を提供します。地理コーディング、興味のある場所の検索、ルート計画、等時線分析、静的地図生成などの機能が含まれます。
TypeScript
6.7K
4ポイント
U
Uniprof
uniprofは、CPUパフォーマンス分析を簡素化するツールで、複数のプログラミング言語とランタイムをサポートし、コードの変更や依存関係の追加なしに、Dockerコンテナまたはホストモードでワンクリックでパフォーマンスプロファイリングとホットスポット分析を行うことができます。
TypeScript
7.2K
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
16.3K
4.5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
66.0K
4.7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
22.0K
4.8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
31.7K
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
19.0K
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#
22.5K
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
18.3K
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
27.1K
4.5ポイント
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