A
security-
licenseA
qualityEnables AI assistants to download images from URLs and perform basic image optimization tasks.
Last updated -
2
8
11
Apache 2.0
🪄 ImageSorcery MCP
Волшебство распознавания и редактирования изображений на основе ComputerVision для помощников с искусственным интеллектом
❌ Без ImageSorcery MCP
Возможности ИИ-помощников при работе с изображениями ограничены:
❌ Невозможно изменять или анализировать изображения напрямую
❌ Нет возможности обрезать, изменять размер или обрабатывать изображения
❌ Некоторые LLM не могут обнаруживать объекты или извлекать текст из изображений
❌ Ограничено словесными описаниями без визуальной манипуляции
✅ С ImageSorcery MCP
🪄 ImageSorcery предоставляет помощникам на базе искусственного интеллекта мощные возможности обработки изображений:
✅ Обрезайте, изменяйте размер и вращайте изображения с точностью
✅ Рисуйте текст и фигуры на изображениях
✅ Обнаружение объектов с использованием современных моделей
✅ Извлечение текста из изображений с помощью OCR
✅ Получите подробные метаданные изображения
✅ Используйте широкий спектр предварительно обученных моделей для обнаружения объектов, OCR и многого другого
Просто попросите свой ИИ помочь вам с задачами по обработке изображений:
"скопировать фотографии с домашними животными из папки
photosв папкуpets"
«Найдите кошку на фото.jpg и обрежьте изображение пополам по высоте и ширине, чтобы кошка оказалась по центру»
😉 Подсказка:
"Пронумеруйте поля формы в этом
form.jpgс помощью моделиfoduucom/web-form-ui-field-detectionи заполнитеform.mdсписком описанных полей"😉 Подсказка:
😉 Подсказка:
Ваш инструмент будет объединять в себе несколько перечисленных ниже инструментов для достижения вашей цели.
🛠️ Доступные инструменты
Инструмент | Описание | Пример подсказки |
| Обрезает изображение, используя подход нарезки NumPy OpenCV. | «Обрезать мое изображение 'input.png' от координат (10,10) до (200,200) и сохранить его как 'cropped.png'» |
| Изменение размера изображения с помощью OpenCV | «Измените размер моего изображения «photo.jpg» до 800x600 пикселей и сохраните его как «resized_photo.jpg»» |
| Поворачивает изображение с помощью функции imutils.rotate_bound | «Повернуть мое изображение «photo.jpg» на 45 градусов и сохранить его как «rotated_photo.jpg»» |
| Рисует текст на изображении с помощью OpenCV | «Добавьте текст «Hello World» в позицию (50,50) и «Copyright 2023» в правый нижний угол моего изображения «photo.jpg»» |
| Рисует прямоугольники на изображении с помощью OpenCV | «Нарисуйте красный прямоугольник от (50,50) до (150,100) и закрашенный синий прямоугольник от (200,150) до (300,250) на моем изображении 'photo.jpg'» |
| Получает метаданные о файле изображения | «Получить метаданные о моем изображении 'photo.jpg'» |
| Обнаруживает объекты на изображении с использованием моделей Ultralytics | «Определить объекты на моем изображении «photo.jpg» с порогом достоверности 0,4» |
| Находит объекты на изображении по текстовому описанию | «Найти всех собак на моем изображении 'photo.jpg' с порогом достоверности 0,4» |
| Перечисляет все доступные модели в каталоге моделей | «Перечислить все доступные модели в каталоге моделей» |
| Выполняет оптическое распознавание символов (OCR) на изображении с помощью EasyOCR | «Извлеките текст из моего изображения «document.jpg» с помощью OCR на английском языке» |
😉 Совет:
🚀 Начало работы
Требования
Python 3.10или вышеClaude.app,Clineили другой клиент MCP
Установка
1. Load MCP documentation if you have the tool for it. It will give you path to *MCP-configuration file* and other needed instructions.
2. Run command `python -m venv imagesorcery-mcp`
3. Run command `source imagesorcery-mcp/bin/activate`
For windows bash run command `source imagesorcery-mcp/Scripts/activate`
For windows cmd run command `imagesorcery-mcp\Scripts\activate`
4. Run command `pip install imagesorcery-mcp`
5. Run command `imagesorcery-mcp --post-install`
6. Create or modify *MCP-configuration file*.
7. Add the `imagesorcery-mcp` server configuration to the `mcpServers` object in the *MCP-configuration file*
`"imagesorcery-mcp": {"command": "/full/path/to/venv/bin/imagesorcery-mcp","timeout": 100}`
8. Get available models using `get_models` tool from `imagesorcery-mcp`
9. Attempt completion, indicating that the installation and configuration are complete.
Создайте и активируйте виртуальную среду (настоятельно рекомендуется): для надежной установки всех компонентов, особенно пакета
clip(устанавливается с помощью скрипта после установки), настоятельно рекомендуется использовать встроенный в Python модуль .python -m venv imagesorcery-mcp source imagesorcery-mcp/bin/activate # For Linux/macOS # source imagesorcery-mcp\Scripts\activate # For WindowsУстановите пакет в активированную виртуальную среду: можно использовать
pipилиuv pip.pip install imagesorcery-mcp # OR, if you prefer using uv for installation into the venv: # uv pip install imagesorcery-mcpЗапустите скрипт после установки: Этот шаг имеет решающее значение. Он загружает требуемые модели и пытается установить пакет Python
clipиз GitHub в активную виртуальную среду.imagesorcery-mcp --post-install
Создает каталог
models(обычно в каталоге site-packages вашей виртуальной среды или в определенном пользователем месте, если установлена глобально) для хранения предварительно обученных моделей.Генерирует там начальный файл
models/model_descriptions.json.Загружает стандартные модели YOLO (
yoloe-11l-seg-pf.pt,yoloe-11s-seg-pf.pt,yoloe-11l-seg.pt,yoloe-11s-seg.pt), необходимые для инструментаdetect, в этот каталогmodels.Попытки установить пакет Python из репозитория Ultralytics' GitHub напрямую в активную среду Python. Это необходимо для функциональности текстовых подсказок в инструменте
find.Загружает файл модели CLIP, необходимый инструменту
find, в каталогmodels.
Вы можете запустить этот процесс в любое время, чтобы восстановить модели по умолчанию и попытаться установить clip .
Использование на основе тестирования виртуальные среды, созданные с помощью
uv venvмогут не включатьpipтаким образом, чтобы скриптimagesorcery-mcp --post-installавтоматически устанавливал пакетclipиз GitHub (это может привести к ошибке «No module named pip» на этапе установкиclip). Если вы решите использоватьСоздайте и активируйте свой
uv venv.Установите
imagesorcery-mcp:uv pip install imagesorcery-mcp.Вручную установите пакет
clipв ваш активныйuv venv:uv pip install git+https://github.com/ultralytics/CLIP.gitЗапустите
imagesorcery-mcp --post-install. Это загрузит модели, но может не установить пакет Pythonclip. Для более плавной автоматической установкиclipчерез скрипт post-install рекомендуется использоватьpython -m venv(как описано в шаге 1 выше) для создания виртуальной среды.
Использование запуск скрипта после установки напрямую с помощью
uvx(например,uvx imagesorcery-mcp --post-install) скорее всего не установит пакет Pythonclip. Это связано с тем, что временная среда, созданнаяuvx, обычно не имеетpip, доступного для использования скриптом. Модели будут загружены, но пакетclipне будет установлен этой командой. Если вы собираетесь использоватьuvxдля запуска основного сервераimagesorcery-mcpи вам требуется функциональностьclip, вам нужно будет убедиться, что пакетclipустановлен в доступной среде Python, которую может найтиuvx, или рассмотреть возможность установкиimagesorcery-mcpв постоянную среду, созданную с помощьюpython -m venv.
⚙️ Конфигурация MCP клиента
Добавьте эти настройки в ваш клиент MCP. Если imagesorcery-mcp находится в PATH вашей системы после установки, вы можете использовать imagesorcery-mcp напрямую как команду. В противном случае вам нужно будет указать полный путь к исполняемому файлу.
"mcpServers": {
"imagesorcery-mcp": {
"command": "imagesorcery-mcp", // Or /full/path/to/venv/bin/imagesorcery-mcp if installed in a venv
"transportType": "stdio",
"autoApprove": ["detect", "crop", "get_models", "draw_texts", "get_metainfo", "rotate", "resize", "classify", "draw_rectangles", "find", "ocr"],
"timeout": 100
}
}
"mcpServers": {
"imagesorcery-mcp": {
"command": "imagesorcery-mcp.exe", // Or C:\\full\\path\\to\\venv\\Scripts\\imagesorcery-mcp.exe if installed in a venv
"transportType": "stdio",
"autoApprove": ["detect", "crop", "get_models", "draw_texts", "get_metainfo", "rotate", "resize", "classify", "draw_rectangles", "find", "ocr"],
"timeout": 100
}
}
📦 Дополнительные модели
Для некоторых инструментов требуется наличие определенных моделей в каталоге models :
# Download models for the detect tool
download-yolo-models --ultralytics yoloe-11l-seg
download-yolo-models --huggingface ultralytics/yolov8:yolov8m.pt
При загрузке моделей скрипт автоматически обновляет файл models/model_descriptions.json :
Для моделей Ultralytics: описания предопределены в
src/imagesorcery_mcp/scripts/create_model_descriptions.pyи включают подробную информацию о назначении, размере и характеристиках каждой модели.Для моделей Hugging Face: Описания автоматически извлекаются из карточки модели на Hugging Face Hub. Скрипт пытается использовать имя модели из индекса модели или первой строки описания.
После загрузки моделей рекомендуется проверить описания в models/model_descriptions.json и при необходимости скорректировать их, чтобы предоставить более точную или подробную информацию о возможностях моделей и вариантах использования.
🤝 Вклад
Структура каталога
Этот репозиторий организован следующим образом:
.
├── .gitignore # Specifies intentionally untracked files that Git should ignore.
├── pyproject.toml # Configuration file for Python projects, including build system, dependencies, and tool settings.
├── pytest.ini # Configuration file for the pytest testing framework.
├── README.md # The main documentation file for the project.
├── setup.sh # A shell script for quick setup (legacy, for reference or local use).
├── models/ # This directory stores pre-trained models used by tools like `detect` and `find`. It is typically ignored by Git due to the large file sizes.
│ ├── model_descriptions.json # Contains descriptions of the available models.
│ ├── settings.json # Contains settings related to model management and training runs.
│ └── *.pt # Pre-trained model.
├── src/ # Contains the source code for the 🪄 ImageSorcery MCP server.
│ └── imagesorcery_mcp/ # The main package directory for the server.
│ ├── __init__.py # Makes `imagesorcery_mcp` a Python package.
│ ├── __main__.py # Entry point for running the package as a script.
│ ├── logging_config.py # Configures the logging for the server.
│ ├── server.py # The main server file, responsible for initializing FastMCP and registering tools.
│ ├── logs/ # Directory for storing server logs.
│ ├── scripts/ # Contains utility scripts for model management.
│ │ ├── README.md # Documentation for the scripts.
│ │ ├── __init__.py # Makes `scripts` a Python package.
│ │ ├── create_model_descriptions.py # Script to generate model descriptions.
│ │ ├── download_clip.py # Script to download CLIP models.
│ │ ├── post_install.py # Script to run post-installation tasks.
│ │ └── download_models.py # Script to download other models (e.g., YOLO).
│ └── tools/ # Contains the implementation of individual MCP tools.
│ ├── README.md # Documentation for the tools.
│ ├── __init__.py # Import the central logger
│ └── *.py # Implements the tool.
└── tests/ # Contains test files for the project.
├── test_server.py # Tests for the main server functionality.
├── data/ # Contains test data, likely image files used in tests.
└── tools/ # Contains tests for individual tools.
Настройка разработки
Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/sunriseapps/imagesorcery-mcp.git # Or your fork
cd imagesorcery-mcp
(Рекомендуется) Создайте и активируйте виртуальную среду:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # For Linux/macOS
# venv\Scripts\activate # For Windows
Установите пакет в режиме редактирования вместе с зависимостями разработки:
pip install -e ".[dev]"
Это установит imagesorcery-mcp и все зависимости из [project.dependencies] и [project.optional-dependencies].dev (включая build и twine ).
Правила
Эти правила применяются ко всем участникам: людям и ИИ.
Прочитайте все файлы
README.mdв проекте. Поймите структуру и цель проекта. Поймите правила для внесения вклада. Подумайте, как это связано с вашей задачей, и как внести соответствующие изменения.Прочитайте
pyproject.toml. Обратите внимание на разделы:[tool.ruff],[tool.ruff.lint],[project.optional-dependencies]и[project]dependencies. Строго следуйте стилю кода, определенному вpyproject.toml. Придерживайтесь стека, определенного в зависимостяхpyproject.tomlи не добавляйте новые зависимости без веской причины.Напишите свой код в новых и существующих файлах. Если нужны новые зависимости, обновите
pyproject.tomlи установите их черезpip install -e .илиpip install -e ".[dev]". Не устанавливайте их напрямую черезpip install. Проверьте существующие исходные коды для примеров (например,src/imagesorcery_mcp/server.py,src/imagesorcery_mcp/tools/crop.py). Придерживайтесь стиля кода, соглашений об именовании, форматов входных и выходных данных, структуры кододеса, архитектуры и т. д. существующего кода.Обновите связанные файлы
README.mdс вашими изменениями. Придерживайтесь формата и структуры существующих файловREADME.md.Напишите тесты для своего кода. Проверьте существующие тесты на наличие примеров (например,
tests/test_server.py,tests/tools/test_crop.py). Придерживайтесь стиля кода, соглашений об именовании, форматов входных и выходных данных, структуры кода, архитектуры и т. д. существующих тестов.Запустите тесты и линтер, чтобы убедиться, что все работает:
pytest
ruff check .
В случае сбоев - исправить код и тесты. Строго необходимо, чтобы весь новый код соответствовал правилам линтера и проходил все тесты.
Советы по кодированию
Используйте подсказки по типу, где это уместно
Используйте pydantic для проверки и сериализации данных
📝 Вопросы?
Если у вас есть вопросы, проблемы или предложения относительно этого проекта, обращайтесь:
Вы также можете открыть сообщение об ошибке в репозитории для отправки отчетов об ошибках или запросов на новые функции.
📜 Лицензия
Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Это означает, что вы можете свободно использовать, изменять и распространять программное обеспечение в соответствии с условиями лицензии MIT.
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
🪄 ImageSorcery MCP
Related MCP Servers
- -security-license-qualityA Cursor-compatible toolkit that provides intelligent coding assistance through custom AI tools for code architecture planning, screenshot analysis, code review, and file reading capabilities.Last updated -86911MIT License
- -security-license-qualityEnables searching for AI agents by keywords or categories, allowing users to discover tools like coding agents, GUI agents, or industry-specific assistants across marketplaces.Last updated -41