image-mcp-server

日本語の README

Un serveur MCP qui reçoit des URL d'images ou des chemins d'accès à des fichiers locaux et analyse le contenu des images à l'aide du modèle GPT-4o-mini.

Caractéristiques

• Reçoit des URL d'images ou des chemins d'accès à des fichiers locaux en entrée et fournit une analyse détaillée du contenu de l'image
• Reconnaissance et description d'images de haute précision à l'aide du modèle GPT-4o-mini
• Contrôle de la validité de l'URL de l'image
• Chargement d'images à partir de fichiers locaux et encodage Base64

L'installation

Installation via Smithery

Pour installer automatiquement Image Analysis Server for Claude Desktop via Smithery:

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

Installation manuelle

# Cloner le dépôt git clone https://github.com/champierre/image-mcp-server.git # ou votre dépôt forké cd image-mcp-server # Installer les dépendances npm install # Compiler TypeScript npm run build

Configuration du serveur

Pour utiliser ce serveur, vous avez besoin d'une clé API OpenAI. Définissez la variable d'environnement suivante :

OPENAI_API_KEY=votre_clé_openai_api_key

Configuration du serveur MCP

Pour utiliser des outils comme Cline, ajoutez les paramètres suivants au fichier de configuration de votre serveur MCP :

Pour Cline

Ajoutez les éléments suivants au fichier 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" } } } }

Pour l'application Claude Desktop

Ajoutez les éléments suivants au fichier claude_desktop_config.json:

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

Utilisation

Une fois le serveur MCP configuré, les outils suivants sont disponibles :

• analyze_image: Reçoit une URL d'image et analyse son contenu.
• analyze_image_from_path: Reçoit un chemin d'accès à un fichier local et analyse son contenu.

Exemples d'utilisation

Analyse à partir d'une URL :

Veuillez analyser cette image URL : https://example.com/image.jpg

Analyse à partir d'un chemin d'accès local :

Veuillez analyser cette image : /chemin/vers/votre/image.jpg

Remarque : spécification des chemins d'accès aux fichiers locaux

Lors de l'utilisation de l'outil analyze_image_from_path, l'assistant AI (client) doit spécifier un chemin de fichier valide dans l'environnement où tourne ce serveur.

• Si le serveur fonctionne sur WSL
  • Si l'assistant AI dispose d'un chemin d'accès Windows (par exemple, C:\. ..), il doit le convertir en chemin d'accès WSL (par exemple, /mnt/c/...) avant de le transmettre à l'outil.
  • Si l'assistant dispose d'un chemin WSL, il peut le transmettre tel quel.
• Si le serveur fonctionne sous Windows
  • Si l'assistant AI dispose d'un chemin d'accès WSL (par exemple, /home/user/. ..), il doit le convertir en chemin d'accès UNC (par exemple, \wsl$\Distro\. ..) avant de le transmettre à l'outil.
  • Si l'assistant dispose d'un chemin d'accès Windows, il peut le transmettre tel quel.

La conversion du chemin d'accès relève de la responsabilité de l'assistant d'IA (ou de son environnement d'exécution). Le serveur tentera d'interpréter le chemin reçu tel quel.

Note : Erreurs de type pendant la construction

Lors de l'exécution de npm run build, vous pouvez voir une erreur (TS7016) concernant des définitions de type TypeScript manquantes pour le module mime-types.

src/index.ts:16:23 - error TS7016 : Impossible de trouver un fichier de déclaration pour le module 'mime-types'. ..

Il s'agit d'une erreur de vérification de type, et comme la compilation JavaScript elle-même réussit, elle n'affecte pas l'exécution du serveur. Si vous souhaitez résoudre cette erreur, installez le fichier de définition de type en tant que dépendance de développement.

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

Développement

# Exécuter en mode développement npm run dev

Licence

MIT