kaeru
kaeru
何でも変換。あなたのマシンから何も出て行きません。 あなたのAIエージェントとあなたの両方が使う一つのツール。
npx @linno-inc/kaeru --doctor # what can this machine convert?検証済み、主張ではありません
以下にリストされたすべての変換は、実際に実機で一つずつ実行され、出力は別のツールで再オープンされ、空でないことが証明されています。テストスイートはコードに同梱されているので、自分でカウントを再実行できます。
OS | 提供される変換 | 実際に合格 | インストール済みツール |
macOS 26 | 4,778 | 4,752 / 4,752 | すべて |
Windows 11 | 4,062 | 3,708 / 3,952 | ImageMagick, pandoc |
Debian (Linux) | 3,426 | 3,218 / 3,329 | ImageMagick, pandoc |
npm test # re-run every combination on your machine
npm run list # print the conversion table (this is what the numbers count)数値はマシンごとに意図的に異なります — 以下を参照。
Related MCP server: File Convert MCP Server
テーブルはあなたのマシンに適応します
kaeruはコンバーターをバンドルしません。あなたがすでに持っているものを見つけ、それぞれにそのバージョンが実際にサポートしているものを尋ねます。動作しない変換は決して提供されません。
$ npx @linno-inc/kaeru --doctor
This machine can do: 4,062 conversions
Tools:
✓ magick C:\Program Files\ImageMagick-7.1.2-Q16-HDRI\magick.EXE
✗ ffmpeg not found
...
Install these to unlock more:
ffmpeg +468 conversions winget install Gyan.FFmpeg何もインストールされていませんか?何も壊れません — 0件の変換と一行インストールのリストが表示されます。
二つのドア、一つのエンジン
ドア | 対象 | 起動方法 |
MCPサーバー | あなたのAIエージェント |
|
ローカルWebページ | あなた |
|
両方とも同じコードを呼び出すため、エージェントと人間が何が可能かについて意見が合わないことは決してありません。
エージェント向け (MCP)
{ "mcpServers": { "kaeru": { "command": "npx", "args": ["-y", "@linno-inc/kaeru"] } } }一つのツール、convert。不可能なことを尋ねると、その入力から可能なこと、またはインストールすべきツールを返します。
人間向け
npm run ui は 127.0.0.1 上にのみ単一ページを開きます。ファイルをドロップし、ターゲットを選び、結果を保存します。実行し続けることはありません — Ctrl-Cで終了します。Dockerもデーモンもアカウントも不要です。
変換できるもの
画像 · 動画 · 音声 · ドキュメント (md, html, tex, docx, odt, epub, 他約30種類) · Officeとスプレッドシート · PDF · 3Dモデル · Parquet。
PDFは結合、分割、圧縮、ラスタライズが可能です。画像、音声、PDFはフォーマットを変えずに縮小できます。動画サイトから取得するためにURLを渡します。
CJKエンコーディングは自動検出されます(ExcelからのShift_JIS CSVもそのまま動作します)。
すべての結果にはレシートが付属
Converted: csv>xlsx
Output: /path/to/data.xlsx
Tool: soffice
Command: soffice --headless --convert-to xlsx --outdir /tmp/... /path/to/data.csv
Took: 3,512 msどのプログラムがファイルに触れたかを常に確認でき、手動で再現できます。
コンバーターのインストール
kaeruはこれらを呼び出します。必要なものをインストールするか(または何もインストールせず、後で追加することもできます)。
brew install imagemagick ffmpeg pandoc weasyprint qpdf img2pdf yt-dlp assimp duckdb ghostscript
brew install --cask libreofficewinget install ImageMagick.ImageMagick Gyan.FFmpeg JohnMacFarlane.Pandoc QPDF.QPDF `
yt-dlp.yt-dlp Assimp.Assimp DuckDB.cli ArtifexSoftware.GhostScript TheDocumentFoundation.LibreOffice
pip install weasyprint img2pdfsudo apt install imagemagick ffmpeg pandoc qpdf img2pdf yt-dlp assimp-utils ghostscript libreoffice
pip install weasyprintプライバシーとセキュリティ
ファイルはローカルプログラムによって処理されます。kaeruはネットワークリクエストを行いません(明示的に動画サイトのURLを渡した場合を除く)。
Webページは
127.0.0.1にバインドし、非ローカルホストのHostヘッダーを拒否し、推測不可能なIDで結果を返します。既存のファイルは上書きされません(明示的に要求した場合を除く)。
テレメトリは一切ありません。 匿名でも、オプトアウトでもなく — まったくありません。
2026年8月18日に3つの独立したモデルがソースをレビューし、悪用可能な発見はすべて同日に修正されました。修正されていない既知のリスクが1つあります: 信頼できないHTMLやSVGを変換すると、出力にローカルファイルが埋め込まれる可能性があります。 詳細、重大度、緩和策: SECURITY.md。
テスト
コマンド | チェック内容 |
| リストされたすべての変換が実際に実行され、出力が再オープンされること |
| 画像がピクセル単位でラウンドトリップすること; テキストが保持されること |
| ドキュメントが見出し、表、リスト、強調を保持すること |
| 12の書記体系が文字を保持すること |
| ツールの検索がmacOS / Windows / Linuxで正しいこと |
既知のギャップは隠さずに文書化されています — docs/を参照。
サポート
Issueは歓迎します。これは一人プロジェクトです: 応答時間は約束できません。 バンドルインストーラやサポート契約については、このファイルの下部を参照してください。
ライセンス
MIT。呼び出すコンバーターにはそれぞれ独自のライセンスがあります。
チーム向けのインストールやサポート契約が必要ですか? commercial というタイトルのIssueを開いてください。ご連絡します。
Available Tools
1 toolconvertA
ファイルを別の形式に変換する(0通り・入力0形式)。変換はこの端末の中で行い、変換のためにファイルをどこへも送らない(動画サイトの URL を渡した時だけ、その取り込みで通信する)。扱うもの: 画像・動画・音声・文書(md/html/tex/docx/odt/epub ほか)・Office と表計算(CSV の文字コードは自動判別)・PDF・3Dモデル・Parquet。PDF は結合(input に複数)・切り出し(pages)・圧縮・画像化・文字の取り出し(to: txt)ができる。絵も複数渡すと1枚にまとまる(columns で横に並べる数を決める)。max で長い方の辺を画素数で収められる(縮小のみ)。同じ形式を to に指定すると、形は変えずに小さくする(画像・音声・PDF)。動画サイト(YouTube・X 等)は input に URL を渡す。対応していない組み合わせを頼むと、その入力から作れる形式の一覧が返る。出力先に既にファイルがある時は止まる(消してよいなら overwrite: true)。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| to | Yes | 出力形式(拡張子。例: pdf) | |
| max | No | 絵の長い方の辺を、この画素数に収める(縮小のみ。元より大きくはしない) | |
| input | Yes | 入力ファイルの絶対パス。動画サイトの URL でもよい。PDF の結合だけ複数渡せる | |
| pages | No | PDF から切り出すページ(例: 1-3,5)。指定しなければ全ページ | |
| output | No | 出力先の絶対パス。省略時は入力と同じ場所に置く | |
| columns | No | 絵を複数まとめる時の横に並べる数。既定は 1(縦に積む) | |
| overwrite | No | 出力先に既にファイルがある時、上書きしてよいか。既定は false(黙って消さない) |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description fully carries the behavioral burden and does so impressively: it discloses that conversion happens locally, the only network communication is when a video-site URL is passed, overwriting requires explicit opt-in, and unsupported requests return a format list. It also clarifies that max only shrinks and same-format output means size reduction, which prevents agent misexpectations.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is information-dense and front-loaded with the core purpose and local-processing guarantee. It is written as one long paragraph, and the garbled '0通り・入力0形式' phrase is a readability defect, but every substantive sentence earns its place and no content is redundant.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a highly polymorphic tool with 7 parameters and no output schema, the description covers formats, operations, constraints, network behavior, overwrite safety, and error-response behavior. Nothing critical for invoking the tool correctly is missing; it even handles edge cases like same-format compression and unsupported requests.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100%, but the description adds meaning beyond every parameter: input can be a URL or multiple files for PDF merge; to can be the same format to compress; max is shrink-only; columns has a default of stacking vertically; pages defaults to all pages; overwrite defaults to false to avoid silent deletion. This is excellent value-add over the raw JSON schema.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly names the resource ('file') and the action ('convert to another format'), and it enumerates supported categories (image, video, audio, document, PDF, etc.). However, the opening parenthetical '0通り・入力0形式' is nonsensical and slightly undermines clarity, and the broad scope means it cannot be sharply distinguished from some conceivable conversion sibling.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description gives concrete usage guidance for several scenarios: PDF merging requires multiple inputs, pages extracts ranges, columns controls the grid, max shrinks only, and same-format to compresses. It also says unsupported combinations return a list of possible formats. There are no sibling tools to compare against, so it cannot give explicit when-not-to-use alternatives, which keeps it just below 5.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v0.10.2- First observed
convert
TDQS
Scored across 1 tool
ツールが convert のみで、他のツールと混同する余地がまったくない。単一ツールのためエージェントが選択を誤る可能性はない。
ツール名が convert という明確な動詞で統一されており、命名の不整合や混在が存在しない。単一ツールでも分かりやすい命名と言える。
ツールは1つだけだが、ファイル変換というサーバーの目的に対して convert が広範な形式と操作をカバーしており、実用上は十分に機能する。数は少ないが、無意味に分割せず1つに集約した設計は妥当。
画像・動画・音声・文書・PDF・3Dモデル・Parquet など主要な変換対象を網羅し、PDF結合や画像連結、動画URL取り込み、上書き制御などの必要な操作も備えている。変換ドメインにおける大きな欠落は見当たらない。
Maintenance
Related MCP Connectors
Document conversion MCP server: PDF to Markdown, image OCR, spreadsheet parsing.
Hosted MCP server: convert PDFs to clean, LLM-ready Markdown with tables, formulas and OCR.
Document-to-Markdown MCP server — convert PDF, Office and HTML into LLM-ready Markdown.
Convert images to PNG, JPEG, WebP, or AVIF through one public remote MCP tool.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityBmaintenanceMCP server for seamless document format conversion using Pandoc, supporting Markdown, HTML, PDF, DOCX (.docx), csv and more.1582MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol (MCP) server for converting files between different formats5MIT
- AlicenseCqualityDmaintenanceAn MCP server that provides text conversion, formatting, and analysis functions, which can be directly integrated into the development workflow.432Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceMCP server for local file conversion, analysis, and image processing across 44 formats with 7 tools, all processed locally.1MIT