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Unsplash API MCP Server

Unsplash API - FastAPI + FastMCP

由 @aliosmankaya 从 unsplash-api派生而来

目录

Related MCP server: YouTube MCP Server

概述

该项目提供了访问 Unsplash 服务的 API,允许您搜索、列出和获取随机图像。此外,它集成了模型上下文协议 (MCP),使 Claude 等 AI 模型能够直接与 Unsplash API 交互。

FastAPI-MCP FastAPI

先决条件

在使用 Unsplash API 之前,您需要:

  1. 在 Unsplash 上注册为开发者

  2. 获取您的访问密钥

  3. .env文件中将密钥配置为UNSPLASH_CLIENT_ID

安装

使用 pip

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/unsplash-api-mcp.git
cd unsplash-api-mcp

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Configure environment variables
cp .env.example .env
# Edit the .env file and add your UNSPLASH_CLIENT_ID

使用 Docker

# 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 -d

配置

在项目根目录中创建一个.env文件,其内容如下:

UNSPLASH_CLIENT_ID=your_access_key_here

跑步

本地

python main.py

API 将在http://localhost:8000上可用。

使用 Docker

docker compose up -d

API 将在http://localhost:8000上可用。

访问http://localhost:8000/docs上的交互式 API 文档。

API 端点

搜索

在 Unsplash 上搜索图像的端点。

端点: /search

方法: GET

参数:

  • query :搜索词(默认值:“nature”)

  • page :页码(默认值:1)

  • per_page :每页照片数量(默认值:10)

  • order_by :照片排序(默认值:“relevant”,选项:“relevant”、“latest”)

请求示例:

GET /search?query=mountains&page=1&per_page=5&order_by=latest

响应示例:

[
  {
    "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
  },
  ...
]

照片

用于列出来自 Unsplash 登录页面的照片的端点。

端点: /photos

方法: GET

参数:

  • page :页码(默认值:1)

  • per_page :每页照片数量(默认值:10)

  • order_by :照片排序(默认值:“最新”,选项:“最新”、“最旧”、“热门”)

请求示例:

GET /photos?page=1&per_page=5&order_by=popular

响应示例:

[
  {
    "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
  },
  ...
]

随机的

从 Unsplash 获取随机照片的端点。

端点: /random

方法: GET

参数:

  • query :用于过滤随机照片的搜索词(默认值:“自然”)

  • count :返回的照片数量(默认值:1,最大值:30)

请求示例:

GET /random?query=ocean&count=3

响应示例:

[
  {
    "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
  },
  ...
]

有关 Unsplash API 的更多信息,请参阅官方文档

MCP 集成

MCP 概述

模型上下文协议 (MCP) 是一种允许 AI 模型直接与 API 和服务交互的协议。此实现使用FastAPI-MCP将 Unsplash API 端点公开为 MCP 工具。

MCP 端点

MCP 服务器位于/mcp ,并将所有 API 端点公开为 MCP 工具:

  • 搜索:在 Unsplash 上搜索图片

  • 照片:列出着陆页上的照片

  • random :获取随机照片

与 AI 模型一起使用

支持 MCP 的 AI 模型可以使用以下方式连接到此 API:

http://your-server:8000/mcp

对于 Claude,您可以在模型设置中或通过 API 配置连接。

示例客户端

您可以使用简单的 Python 客户端测试 MCP 服务器:

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()

有关使用 MCP 的更多信息,请参阅MCP_USAGE.md文件。

发展

为发展做出贡献:

  1. 克隆存储库

  2. 安装开发依赖项: pip install -r requirements.txt

  3. 使用你的 Unsplash API 密钥创建一个.env文件

  4. 以开发模式运行服务器: python main.py

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/gzpaitch/Unsplash-MCP'

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