Servidor MCP - Imagen
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona herramientas para obtener y procesar imágenes de URL, rutas de archivos locales y matrices numpy. El servidor incluye una herramienta llamada fetch_images que devuelve imágenes como cadenas codificadas en base64 junto con sus tipos MIME.
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Tabla de contenido
Características
Obtener imágenes de URL (http/https)
Cargar imágenes desde rutas de archivos locales
Manejo especializado de imágenes locales de gran tamaño
Compresión automática de imágenes para imágenes grandes (>1 MB)
Procesamiento paralelo de múltiples imágenes
Asignación adecuada de tipos MIME para diferentes extensiones de archivo
Manejo y registro de errores integral
Prerrequisitos
Python 3.10+
gestor de paquetes uv (recomendado)
Instalación
Clonar este repositorio
Crear y activar un entorno virtual usando uv:
Instalar dependencias usando uv:
Ejecución del servidor
Hay dos formas de ejecutar el servidor MCP:
1. Método directo
Para iniciar el servidor MCP directamente:
2. Configurar para Windsurf/Cursor
Windsurf
Para agregar este servidor MCP a Windsurf:
Edite el archivo de configuración en ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Agregue la siguiente configuración:
Cursor
Para agregar este servidor MCP a Cursor:
Abra Cursor y vaya a Configuración (Barra de navegación → Configuración del cursor)
Vaya a Características → Servidores MCP
Haga clic en + Agregar nuevo servidor MCP
Introduzca la siguiente configuración:
Herramientas disponibles
El servidor proporciona las siguientes herramientas:
fetch_images : obtiene y procesa imágenes desde URL o rutas de archivos locales Parámetros: image_sources: lista de URL o rutas de archivos a imágenes Devuelve: lista de imágenes procesadas con codificación base64 y tipos MIME
Ejemplos de uso
Ahora puedes usar comandos como:
"Obtener estas imágenes: [lista de URL o rutas de archivo]"
"Cargar y procesar esta imagen local: [ruta_del_archivo]"
Ejemplos
Depuración
Si encuentra algún problema:
Compruebe que todas las dependencias estén instaladas correctamente
Verifique que el servidor esté ejecutándose y escuchando conexiones
Para problemas de carga de imágenes locales, asegúrese de que las rutas de los archivos sean correctas y accesibles
Para errores de "Tipo de imagen no compatible", verifique el manejo del tipo de contenido
Busque mensajes de error en la salida del servidor
Contribuyendo
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Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Tools
Un servidor de protocolo de contexto de modelo que permite obtener y procesar imágenes de URL, rutas de archivos locales y matrices numpy, y las devuelve como cadenas codificadas en base64 con tipos MIME adecuados.
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