image-mcp-server

lÉAME

Un servidor MCP que recibe URLs de imágenes o rutas de archivos locales y analiza el contenido de las imágenes utilizando el modelo GPT-4o-mini.

Características

• Recibe URL de imágenes o rutas de archivos locales como entrada y proporciona un análisis detallado del contenido de la imagen
• Reconocimiento y descripción de imágenes de alta precisión mediante el modelo GPT-4o-mini
• Comprobación de la validez de la URL de la imagen
• Carga de imágenes desde archivos locales y codificación Base64

Instalación

Instalación mediante Smithery

Para instalar Image Analysis Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery:

npx -y @smithery/cli install @champierre/image-mcp-server --client claude

Instalación manual

# Clonar el repositorio git clone https://github.com/champierre/image-mcp-server.git # o su repositorio bifurcado cd image-mcp-server # Instalar dependencias npm install # Compilar TypeScript npm run build

Configuración

Para utilizar este servidor, necesitas una clave API OpenAI. Configure la siguiente variable de entorno:

OPENAI_API_KEY=su_clave_openai_api_key

Configuración del servidor MCP

Para utilizarlo con herramientas como Cline, añada los siguientes ajustes al archivo de configuración de su servidor MCP:

Para Cline

Añada lo siguiente a cline_mcp_settings.json:

{ "mcpServers": { "image-analysis": { "command": "node", "args": ["/path/to/image-mcp-server/dist/index.js"], "env": {"OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key" } } }

Para Claude Desktop App

Añada lo siguiente a claude_desktop_config.json:

{ "mcpServers": { "image-analysis": { "command": "node", "args": ["/path/to/image-mcp-server/dist/index.js"], "env": {"OPENAI_API_KEY": "tu_clave_openai_api" } } }

Uso

Una vez configurado el servidor MCP, estarán disponibles las siguientes herramientas:

• analyze_image: Recibe una URL de imagen y analiza su contenido.
• analyze_image_from_path: Recibe una ruta de archivo local y analiza su contenido.

Ejemplos de uso

Analizar desde URL:

Analice esta imagen URL: https://example.com/image.jpg

Análisis a partir de una ruta de archivo local:

Analice esta imagen: /ruta/su/su/imagen.jpg

Nota: Especificación de rutas de archivos locales

Cuando se utiliza la herramienta analyze_image_from_path, el asistente de AI (cliente) debe especificar una ruta de archivo válida en el entorno en el que se ejecuta este servidor.

• Si el servidor se ejecuta en WSL
  • Si el asistente de IA tiene una ruta de Windows (por ejemplo, C:\...), debe convertirla en una ruta WSL (por ejemplo, /mnt/c/...) antes de pasarla a la herramienta.
  • Si el asistente de IA tiene una ruta WSL, puede pasarla tal cual.
• Si el servidor se ejecuta en Windows
  • Si el asistente AI tiene una ruta WSL (por ejemplo, /home/user/...), debe convertirla en una ruta UNC (por ejemplo, \wsl$\Distro\.. .) antes de pasarla a la herramienta.
  • Si el asistente de IA tiene una ruta de Windows, puede pasarla tal cual.

La conversión de la ruta es responsabilidad del asistente de IA (o de su entorno de ejecución). El servidor intentará interpretar la ruta recibida tal cual.

Nota: Errores tipográficos durante la compilación

Cuando ejecute npm run build, puede que vea un error (TS7016) sobre la falta de definiciones de tipos TypeScript para el módulo mime-types.

src/index.ts:16:23 - error TS7016: No se pudo encontrar un archivo de declaración para el módulo 'mime-types'. ..

Se trata de un error de comprobación de tipos, y dado que la compilación de JavaScript en sí tiene éxito, no afecta a la ejecución del servidor. Si desea resolver este error, instale el archivo de definición de tipos como una dependencia de desarrollo.

npm install --save-dev @types/mime-types # o yarn add --dev @types/mime-types

Desarrollo

# Ejecutar en modo desarrollo npm run dev

Licencia

MIT