Image MCP Server

🚀 圖像分析 MCP 服務器

本項目是一個MCP服務器，可接收圖像的URL或本地文件路徑，並藉助GPT - 4o - mini模型對圖像內容進行分析，為圖像內容分析提供了便捷且高效的解決方案。

🚀 快速開始

本服務器可接收圖像的URL或本地文件路徑作為輸入，使用GPT - 4o - mini模型進行高精度的圖像識別和描述，還能進行圖像URL的有效性檢查，以及從本地文件加載圖像並進行Base64編碼。安裝完成後，通過node index.js命令即可啟動服務器。

✨ 主要特性

• 接收圖像的URL或本地文件路徑作為輸入，並提供對圖像內容的詳細分析
• 使用GPT - 4o - mini模型進行高精度的圖像識別和描述
• 圖像URL的有效性檢查
• 從本地文件加載圖像並進行Base64編碼

📦 安裝指南

通過Smithery安裝

要自動通過Smithery為Claude Desktop安裝Image Analysis Server：

npx -y @smithery/cli install @champierre/image-mcp-server --client claude

手動安裝

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/champierre/image-mcp-server.git # 或者你的 forked 倉庫
cd image-mcp-server

# 安裝依賴
npm install

# 編譯 TypeScript
npm run build

🔧 技術細節

使用此服務器需要一個OpenAI API密鑰。設置以下環境變量：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

與Cline等工具一起使用時，將以下配置添加到MCP服務器配置文件中：

對於Cline

將以下內容添加到cline_mcp_settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "@champierre/image-mcp-server": {
      "command": "node index.js"
    }
  }
}

對於Claude Desktop App

將以下內容添加到config.json（Claude件的配置文件）：

{
  "servers": {
    "@champierre/image-mcp-server": {
      "executablePath": "path/to/node",
      "commandLineArguments": ["index.js"]
    }
  }
}

💻 使用示例

基礎用法

安裝完成後，你可以通過以下命令啟動服務器：

node index.js

高級用法

支持的接口：

• GET /analyze：分析圖像內容
• POST /process-image：處理圖像文件

📄 許可證

MIT

⚠️ 重要提示

在構建過程中可能會遇到類型錯誤。要解決此問題，請運行以下命令安裝依賴項：

npm install @types/mime-types
# 或者
yarn add --dev @types/mime-types

💡 使用建議

要在開發模式下運行服務器，請執行以下命令：

npm run dev