Python
MIT License
このプロジェクトは、2D 画像を 3D 印刷やレンダリングに適した STL 形式の 3D レリーフ モデルに変換する MCP サーバーを提供します。
image_path
: 入力画像ファイルへのローカルパスまたはWeb URLmodel_width
: 3Dモデルの幅(mm)(デフォルト: 50.0)model_thickness
: 3Dモデルの最大厚さ/高さ(mm)(デフォルト: 5.0)base_thickness
: ベースの厚さ(mm)(デフォルト: 2.0)skip_depth
: 画像を直接使用するか、深度マップを生成するか(デフォルト: true)invert_depth
: レリーフを反転します(明るい領域は高くなるのではなく低くなります)(デフォルト: false)detail_level
: 処理画像の解像度を制御します(デフォルト:1.0)。detail_level = 1.0 の場合、画像は320ピクセルの解像度で処理され、通常100MB未満のSTLファイルが生成されます。値を大きくするとディテールの品質は向上しますが、処理時間とSTLファイルサイズが大幅に増加します。例えば、detail_level を2倍にすると、ファイルサイズは4倍以上になる可能性があります。使用には注意が必要です。MCP ツールは次の JSON 応答を返します。
LLM は、提供された URL を使用して、この MCP サーバーから生成されたファイルにアクセスできます。
コマンドラインから直接スクリプトを使用して、画像からレリーフ モデルを生成することもできます。
より高品質な深度マップが必要な場合は、 Depth-Anything-V2などの外部深度マップ生成サービスを利用できます。このサービスは、より正確な深度マップを生成し、このプロジェクトで使用できます。
skip_depth=false
を設定して、この深度マップをコンバーターで使用します。このアプローチにより、特に複雑な画像の場合、より優れた 3D レリーフ モデルを提供できます。
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
mcp_3d_relief
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Bigchx/mcp_3d_relief'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server