logo-mcp

一个智能Logo提取和分析的MCP（Model Context Protocol）服务器，支持从网站URL自动识别并提取Logo图标，并提供详细的Logo分析功能。

功能特性

🎯 智能Logo提取

• 多源识别：支持从favicon、Apple Touch图标、OpenGraph图像、CSS类名等多种方式提取Logo

• 智能评分：自动评估候选Logo质量，选择最佳版本

• 格式支持：支持PNG、JPG、SVG等多种图像格式

• 尺寸优化：自动选择合适尺寸的Logo版本

📊 Logo分析

• 详细信息：提供Logo尺寸、格式、类型等完整信息

• 多候选比较：显示所有可能的Logo候选项及其评分

• 质量评估：自动评估Logo图像质量和可用性

• 快速URL获取：支持直接获取最佳Logo的URL地址

Related MCP server: Logo.dev MCP Server

安装使用

作为MCP服务器使用

1. 安装依赖：

npm install @lucianaib/logo-mcp

2. 在MCP客户端配置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "logo-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@lucianaib/logo-mcp"]
    }
  }
}


开发环境设置

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/lfrbmw/Logo-MCP.git
cd Logo-MCP

2. 安装依赖：

npm install

3. 构建项目：

npm run build

4. 启动开发服务器：

npm run dev

MCP工具

使用示例：

使用mcp提取 https://juejin.cn/的 Logo

get_best_logo_url

从网站提取并返回最佳Logo的URL地址，适用于只需要获取最佳Logo URL的场景

参数：

• url (必需): 要分析的网站URL

示例：

{
  "name": "get_best_logo_url",
  "arguments": {
    "url": "https://www.google.com"
  }
}

analyze_logo

分析Logo的基本信息（尺寸、格式、质量等），支持onlyBestUrl参数只返回最佳Logo的URL

参数：

• url (必需): 要分析的网站URL

• onlyBestUrl (可选): 是否只返回最佳Logo的URL，默认为false

示例：

{
  "name": "analyze_logo",
  "arguments": {
    "url": "https://www.github.com",
    "onlyBestUrl": false
  }
}

技术架构

核心模块

• LogoExtractor: 负责从网站提取Logo候选项，实现多源识别和智能评分算法

• ImageProcessor: 提供图像处理功能，包括格式转换、尺寸调整和质量增强

依赖库

• @modelcontextprotocol/sdk: MCP协议支持，提供服务器和通信框架

• axios: HTTP请求处理，用于获取网站内容和下载Logo图像

• cheerio: HTML解析，用于从网页中提取Logo相关信息

• sharp: 图像处理，提供格式转换、尺寸调整和增强功能

• image-size: 图像尺寸检测，用于获取Logo图像的尺寸信息

• url-parse: URL解析，用于处理和规范化网站URL

• mime-types: MIME类型检测，用于识别图像文件格式

Logo提取策略

1. 多源候选提取

• Favicon链接 (<link rel="icon">)

• Apple Touch图标 (<link rel="apple-touch-icon">)

• OpenGraph图像 (<meta property="og:image">)

• CSS类名识别 (.logo, #logo, .brand等)

• 品牌相关图像

2. 智能评分算法

• 类型权重：Logo类名 > Apple Touch > Favicon > 品牌图像 > OG图像

• 尺寸评分：偏好32-512px的正方形或接近正方形图像

• 质量检测：过滤损坏或空白图像

3. 最佳选择

根据综合评分自动选择最符合主视觉的Logo版本

Logo分析流程

1. 多源提取

• HTML解析: 从页面meta标签提取favicon、apple-touch-icon等

• CSS分析: 通过类名和ID识别可能的Logo元素

• OpenGraph: 解析OG图像标签获取社交媒体使用的Logo

• 智能检测: 识别页面上可能的品牌标识元素

2. 候选评分

• 类型权重: 根据来源类型分配权重（如明确的logo类名权重更高）

• 尺寸分析: 评估图像尺寸是否适合作为Logo（32px-512px范围内）

• 宽高比: 优先选择接近正方形的图像

• 质量检测: 检查图像是否损坏或过于模糊

3. 结果输出

• 详细分析: 提供所有候选项的详细信息及评分

• 最佳推荐: 根据综合评分推荐最合适的Logo

• 快速获取: 支持直接返回最佳Logo的URL地址

错误处理

• 网络错误：超时重试和友好提示

• 图像损坏：自动检测和跳过

• 格式不支持：清晰的错误信息

• 无Logo情况：返回友好的无结果提示

性能优化

• 并发处理：多候选Logo并行验证

• 缓存机制：避免重复下载

• 内存管理：及时释放图像缓冲区

• 超时控制：防止长时间阻塞

贡献指南

1. Fork项目

2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

5. 打开Pull Request

许可证

本项目采用MIT许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

作者

• lucianaib - GitHub

支持

如果您遇到问题或有功能建议，请在 GitHub Issues 中提出。

Logo MCP - 让Logo提取变得简单智能 🚀