@aliosmankaya가 unsplash-api 에서 포크했습니다.
Related MCP server: Unsplash Smart MCP Server
이 프로젝트는 Unsplash 서비스에 접속하는 API를 제공하여 이미지를 검색, 나열, 그리고 무작위로 가져올 수 있도록 합니다. 또한, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통합하여 Claude와 같은 AI 모델이 Unsplash API와 직접 상호 작용할 수 있도록 합니다.
Unsplash API를 사용하기 전에 다음이 필요합니다.
액세스 키를 얻으세요
.env 파일에서 키를 UNSPLASH_CLIENT_ID 로 구성합니다.
지엑스피1
# 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 -d프로젝트 루트에 다음 내용으로 .env 파일을 만듭니다.
UNSPLASH_CLIENT_ID=your_access_key_herepython main.pyAPI는 http://localhost:8000 에서 사용할 수 있습니다.
docker compose up -dAPI는 http://localhost:8000 에서 사용할 수 있습니다.
http://localhost:8000/docs 에서 대화형 API 설명서에 접속하세요.
Unsplash에서 이미지를 검색하는 엔드포인트입니다.
엔드포인트: /search
방법: GET
매개변수:
query : 검색어 (기본값: "nature")
page : 페이지 번호 (기본값: 1)
per_page : 페이지당 사진 수 (기본값: 10)
order_by : 사진 정렬 (기본값: "관련성", 옵션: "관련성", "최신")
요청 예시:
GET /search?query=mountains&page=1&per_page=5&order_by=latest응답 예:
[
{
"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
},
...
]Unsplash 랜딩 페이지에서 사진을 나열하는 엔드포인트입니다.
엔드포인트: /photos
방법: GET
매개변수:
page : 페이지 번호 (기본값: 1)
per_page : 페이지당 사진 수 (기본값: 10)
order_by : 사진 정렬 (기본값: "최신", 옵션: "최신", "가장 오래된", "인기")
요청 예시:
GET /photos?page=1&per_page=5&order_by=popular응답 예:
[
{
"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
},
...
]Unsplash에서 무작위 사진을 가져오는 엔드포인트입니다.
엔드포인트: /random
방법: GET
매개변수:
query : 무작위 사진을 필터링하기 위한 검색어 (기본값: "자연")
count : 반환할 사진 수 (기본값: 1, 최대값: 30)
요청 예시:
GET /random?query=ocean&count=3응답 예:
[
{
"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 API에 대한 자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델이 API 및 서비스와 직접 상호 작용할 수 있도록 하는 프로토콜입니다. 이 구현은 FastAPI-MCP를 사용하여 Unsplash API 엔드포인트를 MCP 도구로 노출합니다.
MCP 서버는 /mcp 에서 사용할 수 있으며 모든 API 엔드포인트를 MCP 도구로 노출합니다.
검색 : Unsplash에서 이미지 검색
사진 : 랜딩 페이지의 사진 목록
랜덤 : 무작위 사진 가져오기
MCP를 지원하는 AI 모델은 다음을 사용하여 이 API에 연결할 수 있습니다.
http://your-server:8000/mcpClaude의 경우 모델 설정이나 API를 통해 연결을 구성할 수 있습니다.
간단한 Python 클라이언트로 MCP 서버를 테스트할 수 있습니다.
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 사용에 대한 자세한 내용은 MCP_USAGE.md 파일을 참조하세요.
개발에 기여하려면:
저장소를 복제합니다
개발 종속성 설치: pip install -r requirements.txt
Unsplash API 키로 .env 파일을 만듭니다.
개발 모드에서 서버를 실행합니다: python main.py
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Free public MCP for AI agents — 193 tools, 44 workflows. No API key.
Generate images with any major model — one API key, one prepaid balance, one MCP.
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/gzpaitch/Unsplash-MCP'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server