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duke0317

Image Processing MCP Server

by duke0317
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Python
Hybrid

图片处理 MCP 服务器

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的专业图片处理服务器，提供全面的图片处理功能。

🎯 功能特性

基础操作 (4个工具)

  • 图片加载和保存

  • 格式转换 (JPEG, PNG, WebP, BMP, TIFF)

  • 图片信息获取

几何变换 (4个工具)

  • 尺寸调整 (支持保持宽高比)

  • 图片裁剪

  • 旋转变换

  • 翻转操作 (水平/垂直)

色彩调整 (7个工具)

  • 亮度调整

  • 对比度调整

  • 饱和度调整

  • 锐度调整

  • 灰度转换

  • 伽马校正

  • 不透明度调整

滤镜效果 (10个工具)

  • 模糊效果 (普通模糊、高斯模糊)

  • 锐化效果

  • 边缘增强

  • 浮雕效果

  • 边缘检测

  • 平滑效果

  • 轮廓效果

  • 复古棕褐色

  • 反色效果

🆕 特效处理 (6个工具)

  • 添加边框 (多种样式)

  • 创建剪影效果

  • 添加阴影效果

  • 添加水印 (图片/文字)

  • 添加暗角效果

  • 创建宝丽来效果

🆕 高级功能 (6个工具)

  • 批量图片处理

  • 创建图片拼贴

  • 创建缩略图网格

  • 图片混合合成

  • 提取主要颜色

  • 创建GIF动画

🆕 性能监控 (2个工具)

  • 性能统计查看

  • 性能数据重置

Related MCP server: MCP Server

📊 项目统计

  • 总工具数: 39个

  • 测试覆盖: 95%+

  • 支持格式: JPEG, PNG, WebP, BMP, TIFF, GIF

🎯 使用示例

基础图片处理

{ "tool": "resize_image", "arguments": { "image_source": "data:image/png;base64,...", "width": 800, "height": 600, "maintain_aspect_ratio": true } }

特效处理

{ "tool": "add_watermark", "arguments": { "image_source": "data:image/png;base64,...", "watermark_source": "data:image/png;base64,...", "position": "bottom_right", "opacity": 0.7 } }

批量处理

{ "tool": "batch_resize", "arguments": { "image_sources": ["data:image/png;base64,...", "..."], "width": 200, "height": 200, "maintain_aspect_ratio": true } }

创建GIF动画

{ "tool": "create_gif", "arguments": { "image_sources": ["data:image/png;base64,...", "..."], "duration": 500, "loop": true, "optimize": true } }

环境要求

  • Python 3.11+

  • uv (现代 Python 包管理器)

  • 支持的操作系统: Windows, macOS, Linux

🚀 快速开始

1. 安装 uv

Windows (PowerShell):

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

macOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 安装项目依赖

# 克隆或下载项目 cd ps-mcp # 安装依赖（会自动创建虚拟环境） uv sync # Windows 用户也可以直接运行 install.bat

3. 运行服务器

# 方式1: 使用 uv 直接运行 uv run python main.py # 方式2: Windows 用户可以直接运行 run.bat # 方式3: 激活环境后运行 uv shell python main.py

4. 配置MCP客户端

支持的客户端：

  • 🍒 Cherry Studio - 复制 examples/cherry_studio_config.json 内容

  • 🖱️ Cursor - 复制 examples/cursor_config.json 内容

  • 🔧 Cline - 复制 examples/cline_settings.json 内容

  • 💬 Claude Desktop - 复制 examples/claude_desktop_config.json 内容

  • 💡 注意: 替换路径为实际项目路径

测试连接

在MCP客户端中尝试：

请帮我获取一张图片的信息

5. 使用示例

服务器启动后，可以通过MCP协议调用各种图片处理功能：

# 示例：调整图片大小 { "tool": "resize_image", "arguments": { "image_data": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...", "width": 800, "height": 600, "keep_aspect_ratio": true } } # 示例：应用高斯模糊 { "tool": "gaussian_blur", "arguments": { "image_data": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...", "radius": 5.0 } }

项目结构

image-mcp-server/ ├── main.py # MCP服务器入口 ├── tools/ # 工具模块 │ ├── __init__.py │ ├── basic_ops.py # 基础操作 │ ├── transform.py # 几何变换 │ ├── color_adjust.py # 色彩调整 │ ├── filters.py # 滤镜效果 │ └── effects.py # 特效处理 ├── utils/ # 辅助工具 │ ├── __init__.py │ ├── image_utils.py # 图片工具函数 │ └── validation.py # 参数验证 │ └── image_processor.py # 图片处理类 ├── tests/ # 测试文件 ├── environment.yml # conda环境配置 ├── requirements.txt # pip依赖 └── README.md # 项目文档

支持的功能

基础操作

  • load_image: 加载图片（支持文件路径和base64）

  • save_image: 保存图片到文件

  • get_image_info: 获取图片信息

  • convert_format: 转换图片格式

几何变换

  • resize_image: 调整图片大小

  • crop_image: 裁剪图片

  • rotate_image: 旋转图片

  • flip_image: 翻转图片

色彩调整

  • adjust_brightness: 调整亮度

  • adjust_contrast: 调整对比度

  • adjust_saturation: 调整饱和度

  • adjust_sharpness: 调整锐度

  • convert_to_grayscale: 转换为灰度图

  • adjust_gamma: 调整伽马值

  • adjust_opacity: 调整不透明度

滤镜效果

  • gaussian_blur: 高斯模糊

  • sharpen_image: 锐化

  • edge_detection: 边缘检测

特效处理

  • add_border: 添加描边

  • create_silhouette: 创建剪影

  • add_shadow: 添加阴影

开发指南

运行测试

# 运行所有测试 python -m pytest tests/ # 运行特定测试文件 python -m pytest tests/test_image_processor.py

功能测试

运行功能测试：

uv run python tests\test_call_mcp.py

或者使用批处理文件（Windows）：

run_tests.bat

测试将使用 tests/test_image.png 作为测试图片，验证所有图片处理功能是否正常工作。

技术架构

  • MCP协议: 基于Model Context Protocol的服务器实现

  • 图片处理: 使用Pillow和OpenCV进行图片处理

  • 异步支持: 基于asyncio的异步处理

  • 模块化设计: 按功能分类的模块化架构

  • 参数验证: 完善的输入参数验证机制

限制说明

  • 最大图片尺寸: 4096x4096像素

  • 支持格式: JPEG, PNG, BMP, TIFF, WEBP

  • 内存使用: 建议可用内存至少2GB

贡献指南

  1. Fork 项目

  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

  5. 开启 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

更新日志

v1.0.0 (开发中)

  • 初始版本

  • 基础图片处理功能

  • MCP服务器框架

  • 完整的测试套件

支持

如果您遇到问题或有建议，请：

  1. 查看 Issues 页面

  2. 创建新的 Issue

注意: 本项目目前处于开发阶段，部分功能可能尚未完全实现。

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Resources

Tools

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