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Unsplash API MCP Server

by gzpaitch
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Remote
MIT License
3

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

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