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Glama

Image Processor MCP Server

by sanliunanjue

Bildprozessor MCP Server

Ein Model Context Protocol-Server

Dies ist ein TypeScript-basierter MCP-Server, der ein einfaches Notizensystem implementiert. Er veranschaulicht die Kernkonzepte von MCP anhand von:

  • Ressourcen, die Textnotizen mit URIs und Metadaten darstellen

  • Tools zum Erstellen neuer Notizen

  • Eingabeaufforderungen zum Generieren von Notizenzusammenfassungen

Merkmale

Ressourcen

  • Auflisten und Zugreifen auf Notizen über note:// URIs

  • Jede Notiz hat einen Titel, Inhalt und Metadaten

  • MIME-Typ im Klartext für einfachen Inhaltszugriff

Werkzeuge

  • create_note - Neue Textnotizen erstellen

    • Nimmt Titel und Inhalt als erforderliche Parameter

    • Speichert die Notiz im Serverstatus

Eingabeaufforderungen

  • summarize_notes - Erstellen Sie eine Zusammenfassung aller gespeicherten Notizen

    • Enthält alle Notizinhalte als eingebettete Ressourcen

    • Gibt eine strukturierte Eingabeaufforderung für die LLM-Zusammenfassung zurück

Related MCP server: azure-devops MCP Server

Entwicklung

Installieren Sie Abhängigkeiten:

npm install

Erstellen Sie den Server:

npm run build

Für die Entwicklung mit automatischem Rebuild:

npm run watch

Installation

Zur Verwendung mit Claude Desktop fügen Sie die Serverkonfiguration hinzu:

Unter MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Unter Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{ "mcpServers": { "image-processor": { "command": "/path/to/image-processor/build/index.js" } } }

Debuggen

Da MCP-Server über stdio kommunizieren, kann das Debuggen eine Herausforderung darstellen. Wir empfehlen die Verwendung des MCP Inspector , der als Paketskript verfügbar ist:

npm run inspector

Der Inspector stellt eine URL für den Zugriff auf Debugging-Tools in Ihrem Browser bereit.

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

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/sanliunanjue/image-processor-mcp'

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