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Unsplash API MCP Server

by gzpaitch
GitHub
Python
MIT License
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Integrations

  • Supports environment configuration through .env files for storing API keys and other settings.

  • Offers containerized deployment with Docker and docker-compose for easier setup and distribution.

  • Uses FastAPI as the web framework to implement the MCP server endpoints and API functionality.

Unsplash API - FastAPI + FastMCP

@aliosmankaya によって unsplash-apiからフォークされました

目次

概要

このプロジェクトは、UnsplashサービスにアクセスするためのAPIを提供し、画像の検索、一覧表示、ランダムな画像取得を可能にします。さらに、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を統合しているため、ClaudeのようなAIモデルがUnsplash APIと直接やり取りできるようになります。

FastAPI-MCP FastAPI

前提条件

Unsplash API を使用する前に、次のことを行う必要があります。

  1. Unsplashで開発者として登録する
  2. アクセスキーを取得する
  3. .envファイルでキーをUNSPLASH_CLIENT_IDとして設定します。

インストール

pipの使用

# Clone the repository git clone https://github.com/your-username/unsplash-api-mcp.git cd unsplash-api-mcp # Install dependencies pip install -r requirements.txt # Configure environment variables cp .env.example .env # Edit the .env file and add your UNSPLASH_CLIENT_ID

Dockerの使用

# Clone the repository git clone https://github.com/your-username/unsplash-api-mcp.git cd unsplash-api-mcp # Configure environment variables cp .env.example .env # Edit the .env file and add your UNSPLASH_CLIENT_ID # Build and start the container docker compose up -d

構成

プロジェクト ルートに次の内容の.envファイルを作成します。

UNSPLASH_CLIENT_ID=your_access_key_here

ランニング

地元で

python main.py

API はhttp://localhost:8000で利用できます。

Dockerを使用

docker compose up -d

API はhttp://localhost:8000で利用できます。

インタラクティブな API ドキュメントにhttp://localhost:8000/docsでアクセスします。

APIエンドポイント

検索

Unsplash で画像を検索するためのエンドポイント。

エンドポイント: /search

メソッド: GET

パラメータ:

  • query : 検索語（デフォルト: "nature")
  • page : ページ番号（デフォルト: 1）
  • per_page : 1ページあたりの写真数（デフォルト: 10）
  • order_by : 写真の順序（デフォルト: "relevant"、オプション: "relevant"、"latest"）

リクエスト例:

GET /search?query=mountains&page=1&per_page=5&order_by=latest

応答例:

[ { "alt_description": "mountain range under cloudy sky", "created_at": "2023-05-15T12:34:56Z", "username": "Photographer Name", "image_link": "https://images.unsplash.com/photo-...", "download_link": "https://unsplash.com/photos/...", "likes": 123 }, ... ]

写真

Unsplash ランディング ページから写真を一覧表示するエンドポイント。

エンドポイント: /photos

メソッド: GET

パラメータ:

  • page : ページ番号（デフォルト: 1）
  • per_page : 1ページあたりの写真数（デフォルト: 10）
  • order_by : 写真の順序 (デフォルト: "latest"、オプション: "latest"、"oldest"、"popular")

リクエスト例:

GET /photos?page=1&per_page=5&order_by=popular

応答例:

[ { "alt_description": "scenic view of mountains during daytime", "created_at": "2023-06-20T10:15:30Z", "username": "Photographer Name", "image_link": "https://images.unsplash.com/photo-...", "download_link": "https://unsplash.com/photos/...", "likes": 456 }, ... ]

ランダム

Unsplash からランダムな写真を取得するためのエンドポイント。

エンドポイント: /random

メソッド: GET

パラメータ:

  • query : ランダムに写真をフィルタリングするための検索語 (デフォルト: "nature")
  • count : 返される写真の数（デフォルト: 1、最大: 30）

リクエスト例:

GET /random?query=ocean&count=3

応答例:

[ { "alt_description": "blue ocean waves crashing on shore", "created_at": "2023-04-10T08:45:22Z", "username": "Photographer Name", "image_link": "https://images.unsplash.com/photo-...", "download_link": "https://unsplash.com/photos/...", "likes": 789 }, ... ]

Unsplash API の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

MCP統合

MCPの概要

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルがAPIやサービスと直接やり取りできるようにするプロトコルです。この実装では、FastAPI-MCPを使用して、Unsplash APIエンドポイントをMCPツールとして公開します。

MCPエンドポイント

MCP サーバーは/mcpで利用でき、すべての API エンドポイントを MCP ツールとして公開します。

  • 検索: Unsplashで画像を検索
  • 写真: ランディングページから写真を一覧表示します
  • ランダム：ランダムな写真を取得する

AIモデルの使用

MCP をサポートする AI モデルは、以下を使用してこの API に接続できます。

http://your-server:8000/mcp

Claude の場合、モデル設定または API 経由で接続を構成できます。

クライアントの例

シンプルな Python クライアントを使用して MCP サーバーをテストできます。

import requests def test_mcp_metadata(): """Test if the MCP server is working correctly.""" response = requests.get("http://localhost:8000/mcp/.well-known/mcp-metadata") if response.status_code == 200: print("MCP server working correctly!") print(f"Response: {response.json()}") else: print(f"Error: {response.text}") def list_mcp_tools(): """List the available tools in the MCP server.""" response = requests.post( "http://localhost:8000/mcp/jsonrpc", json={ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "mcp/list_tools" } ) if response.status_code == 200: print("Available MCP tools:") for tool in response.json()["result"]["tools"]: print(f"- {tool['name']}: {tool['description']}") else: print(f"Error: {response.text}") if __name__ == "__main__": test_mcp_metadata() list_mcp_tools()

MCP の使用に関する詳細については、 MCP_USAGE.mdファイルを参照してください。

発達

開発に貢献するには:

  1. リポジトリをクローンする
  2. 開発依存関係をインストールします: pip install -r requirements.txt
  3. Unsplash APIキーを使用して.envファイルを作成します
  4. 開発モードでサーバーを実行します: python main.py

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Unsplash の画像検索、リスト、ランダム写真機能を MCP ツールとして公開する API により、Claude などの AI モデルが Unsplash のサービスと直接やり取りできるようになります。

  1. 目次
    1. 概要
      1. 前提条件
        1. インストール
          1. pipの使用
          2. Dockerの使用
        2. 構成
          1. ランニング
            1. 地元で
            2. Dockerを使用
          2. APIエンドポイント
            1. 検索
            2. 写真
            3. ランダム
          3. MCP統合
            1. MCPの概要
            2. MCPエンドポイント
            3. AIモデルの使用
            4. クライアントの例
          4. 発達
            1. ライセンス

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                security
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