TinyPNG MCP Server

# MCP 图片压缩服务器进阶开发指南 本文档是《使用 Cursor 开发 MCP 服务器完整指南》的进阶篇，重点展示如何通过 AI 编程助手解决复杂的技术挑战。相比基础教程中开发者主导的开发模式，本篇将探索让 AI 提供更多创新性解决方案的可能性。 ## 🎯 进阶目标 在基础功能完成后，我们将继续完善以下核心功能： - **智能重复压缩检测** - 避免对同一图片的重复处理 - **嵌套目录结构支持** - 处理复杂的文件夹层级 - **图片尺寸调整功能** - 扩展 TinyPNG 的 resize API ## 📋 目录 1. [重复压缩问题解决方案](#重复压缩问题解决方案) 2. [嵌套文件夹结构处理](#嵌套文件夹结构处理) 3. [图片尺寸调整功能](#图片尺寸调整功能) 4. [本地调试与测试](#本地调试与测试) 5. [版本发布流程](#版本发布流程) --- ## 🔄 重复压缩问题解决方案 ### 问题分析 在实际使用中，我们需要避免对已压缩的图片进行重复处理。最初考虑通过重命名方案（如 `logo.png` → `logo.compressed.png`），但这会带来代码引用更新的风险。 ### 解决方案演进 #### 方案一：基于文件名的记录系统 **实现思路：** 使用 `record.json` 文件记录已压缩的图片文件名。 ```json { "compressedFiles": [ "image1.png", "image2.jpg", "photo.webp" ], "lastUpdated": "2024-01-15T10:35:00.000Z" } ``` **局限性：** 文件重命名后无法识别，可能导致重复压缩。 #### 方案二：基于内容哈希的智能识别 **实现思路：** 结合文件名快速检查和内容哈希验证，完美解决重命名问题。 ```json { "compressedFiles": [ "image1.png", "image2.jpg", "photo.webp" ], "contentHashes": { "d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e": { "originalName": "image1.png", "compressedAt": "2024-01-15T10:30:00.000Z", "originalSize": 150000, "compressedSize": 45000 } }, "lastUpdated": "2024-01-15T10:35:00.000Z" } ``` **优势特性：** - ✅ 优先使用文件名进行快速检查，保持高性能 - ✅ 通过哈希值识别重命名的文件，避免重复压缩 - ✅ 向后兼容现有的 record.json 格式 - ✅ 能够检测文件替换并智能处理 #### 方案三：智能元数据检查（最终推荐） **实现思路：** 结合文件元数据（大小、修改时间）进行智能验证，在性能和准确性之间取得最佳平衡。 ```json { "compressedFiles": { "image1.png": { "hash": "d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e", "size": 45000, "mtime": 1705312200000, "compressedAt": "2024-01-15T10:30:00.000Z", "originalSize": 150000, "compressedSize": 45000, "savings": 70.0 } }, "lastUpdated": "2024-01-15T10:30:00.000Z", "version": "2.0" } ``` ### 压缩结果展示 ``` 📊 Found 5 image files in total 🔄 Compressing 5 new files... ✅ image1.png: 150KB → 45KB (70% reduction) ✅ image2.jpg: 200KB → 80KB (60% reduction) 💾 Updated compression record: 5 new files recorded ``` --- ## 📁 嵌套文件夹结构处理 ### 当前方案的局限性 现有的单层目录扫描方案存在以下问题： 1. **扫描深度限制** - `fs.promises.readdir()` 只读取单层目录 2. **路径冲突风险** - 不同子目录中的同名文件会产生冲突 3. **移动文件检测失效** - 文件路径变更无法被正确识别 ### 改进方案 #### 方案一：递归扫描 + 相对路径索引 🌟 推荐 使用相对路径作为唯一标识，支持完整的目录树扫描： ``` project/ ├── assets/ │ ├── icons/ │ │ └── logo.png │ └── images/ │ └── banner.jpg └── record.json (根目录统一管理) ``` #### 方案二：分层记录管理 每个目录维护独立的 `record.json`： ``` project/ ├── assets/ │ ├── icons/ │ │ ├── logo.png │ │ └── record.json │ └── images/ │ ├── banner.jpg │ └── record.json └── record.json ``` #### 方案三：哈希 + 路径双重索引 结合内容哈希和相对路径，提供最完整的文件追踪能力。 最终采用方案一解决问题。 --- ## 🎨 图片尺寸调整功能 ### 功能概述 基于 TinyPNG 的 resize API 实现的独立图片尺寸调整工具，支持多种调整模式。 ### API 接口设计 ```typescript server.tool( 'resize_image', { imagePath: z.string().describe('Path to the image file to resize'), width: z.number().optional().describe('Target width in pixels'), height: z.number().optional().describe('Target height in pixels'), method: z.enum(['fit', 'scale', 'cover', 'thumb']).describe('Resize method'), outputPath: z.string().optional().describe('Output path for resized image'), }, async ({ imagePath, width, height, method, outputPath }) => { // 实现细节... } ) ``` ### 调整模式说明 | 模式 | 说明 | 适用场景 | |------|------|----------| | `fit` | 保持宽高比，适配指定尺寸 | 缩略图生成 | | `scale` | 按比例缩放 | 等比缩放 | | `cover` | 裁剪填充指定尺寸 | 封面图制作 | | `thumb` | 智能缩略图模式 | 头像处理 | ### 使用示例 ```bash ✅ Image resized successfully: icon-logo.png 🔧 Method: fit 📊 Size: 4427 → 1889 bytes (-57.3%) 💾 Saved to: icon-logo-60x60.png 📊 Total API calls used: 1 ``` --- ## 🧪 本地调试与测试 ### 压缩功能测试 ```bash # 使用 MCP 客户端测试压缩功能 @/images 帮我压缩文件夹内的图片 ``` **测试结果：** ``` 📊 压缩状态检查结果 总图片文件数: 61 张 已压缩文件: 61 张 (100%) 需要压缩的新文件: 0 张 检测到重命名/移动文件: 1 张 🎉 所有图片文件都已经过压缩优化！ ``` ### 尺寸调整测试 ```bash # 调整图片尺寸 @icon-logo.png 帮我修改图片尺寸，高度60宽度60 ``` **测试结果：** ``` ✅ 调整结果 原图片: icon-logo.png (4.4KB) 新图片: icon-logo-60x60.png (1.9KB) 尺寸: 调整为 60x60 像素 调整方法: fit (保持宽高比) 文件大小减少: 57.3% ``` --- ## 🚀 版本发布流程 ### 版本更新 1. **更新版本号** ```bash # 修改 package.json 中的版本号 "version": "1.1.0" ``` 2. **发布到 NPM** ```bash npm publish ``` 3. **验证发布** 访问 [JoyMe NPM 仓库](http://npm.joyme.sg/-/web/detail/@joyme/mcp-tinify-image) 确认版本更新成功。 ### 版本特性 **v1.1.0 新增功能：** - ✨ 智能重复压缩检测 - ✨ 嵌套目录结构支持 - ✨ 图片尺寸调整功能 - ✨ 改进的错误处理和用户反馈 --- ## 📚 开发经验总结 ### AI 辅助开发的最佳实践 1. **需求驱动** - 明确提出具体需求，让 AI 提供解决方案 2. **方案比较** - 要求 AI 提供多种方案，便于选择最优解 3. **持续优化** - 针对发现的问题及时提出改进要求 4. **决策主导** - 开发者保持最终的技术决策权 --- *本文档展示了通过 AI 辅助开发复杂功能的完整过程，证明了在明确需求指导下，AI 能够提供高质量的技术解决方案。*