MCP Search Images

🚀 MCP 圖標搜索、下載與生成指南

MCP 提供了一套完整的工具集，可在開發過程中快速獲取和生成圖標資源。本文檔將詳細介紹如何使用 MCP 進行圖標的搜索、下載以及自定義生成。

🚀 快速開始

1. 啟動 MCP 服務：

   python3 mcp_server.py
   

2. 在開發環境中集成 MCP 客戶端：

   from mcp_client import MPClient
   
   client = MPClient()
   

✨ 主要特性

1. 圖標搜索

• 支持來源：
  • Unsplash
  • Pixabay
  • Freepik
  • Noun Project
• 高級篩選：
  • 按關鍵詞搜索
  • 按顏色篩選
  • 按尺寸篩選
  • 按風格篩選（如：扁平化、擬物化）

2. 圖標下載

• 下載格式：
  • PNG
  • SVG
  • JPG
• 自定義命名：
  • 支持指定文件名
  • 支持設置保存路徑

3. 圖標生成

• 支持風格：
  • 扁平化設計
  • 擬物化設計
  • 線條繪製
  • 填充式設計
• 自定義屬性：
  • 顏色
  • 尺寸
  • 輪廓
  • 背景
  • 文字內容

💻 使用示例

基礎用法

圖標搜索

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

圖標下載

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

圖標生成

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

高級用法

批量處理

• 批量搜索：

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

• 批量生成：

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

自定義下載路徑

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

📚 詳細文檔

錯誤排查

MCP 連接問題

• 症狀：在添加 MCP 服務時出現 "Fail to create client" 錯誤
• 解決方法：
  1. 檢查服務狀態：

     lsof -i :5173
     

     如果沒有輸出，啟動服務：

     python3 mcp_server.py
     

  2. 測試連接：

     curl -v http://localhost:5173
     

  3. 修改連接設置：
     • 確保選擇正確的連接類型：SSE
     • 嘗試使用 IP 地址代替 localhost：http://127.0.0.1:5173
     • 確保 URL 不含額外斜槓，使用 http://localhost:5173 而不是 http://localhost:5173/
  4. 使用 ServerLink 方式配置：

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

圖片處理失敗

• 症狀：下載或生成圖標時出現異常
• 解決方法：
  • 檢查網絡連接
  • 確保目標服務器正常運行
  • 查看詳細錯誤日誌

最佳實踐

效率優化

1. 使用緩存：

   client.enable_cache(max_size=1000)
   

2. 批量處理任務：

   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)
   

代碼規範

1. 命名規範：
   • 使用有意義的變量名
   • 遵循項目編碼風格
2. 異常處理：

   try:
       client.generate_icon(description="Test icon")
   except Exception as e:
       print(f"生成圖標失敗: {e}")
   

3. 日誌記錄：

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

高級功能

自定義插件

def custom_search(self, keywords):
    # 自定義搜索邏輯
    pass

client.add_plugin(custom_search)

批量處理工具

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

績效調優

內存優化

1. 限制緩存大小：

   client.enable_cache(max_size=1000)
   

2. 分批處理數據：

   from mcp_client import MPClient
   
   def process_batch(batch):
       for item in batch:
           # 處理邏輯
           pass
   
   client.process_in_batches(process_batch, batch_size=50)
   

網絡優化

1. 使用代理：

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

2. 限制帶寬：

   networkctl limit bandwith mcp-server 5mbit
   

安全注意事項

認證授權

from oauthlib.oauth2 import OAuth2Session

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

數據加密

1. 傳輸層加密：

   curl -k https://localhost:5173
   

2. 數據存儲加密：

   from cryptography.fernet import Fernet
   
   key = Fernet.generate_key()
   cipher_suite = Fernet(key)
   encrypted_data = cipher_suite.encrypt(data.encode())
   

附錄

常見問題解答

1. 如何處理大量數據？
   • 使用分頁搜索
   • 啟用緩存機制
   • 配置代理服務器
2. 如何提高生成圖標的質量？
   • 提供高分辨率源文件
   • 使用 SVG 格式
   • 調整生成參數

參考文檔

1. MCP 官方文檔
2. Python 圖標處理庫

📄 許可證

本項目遵循 MIT 許可證，具體條款見 LICENSE 文件。

貢獻指南

1. 如何貢獻代碼？
   • 提交 Pull Request 到 GitHub 倉庫
   • 遵循項目編碼規範
   • 參與問題討論
2. 如何報告問題？
   • 提交 Issue 到 GitHub 倉庫
   • 提供詳細的錯誤信息
   • 提供復現步驟