# 图片处理MCP服务器开发计划
## 项目概述
开发一个基于Python的图片处理MCP服务器，通过自然语言实现类似Photoshop的图片处理功能，降低图片编辑的技术门槛。
## 技术架构
- **核心框架**: MCP (Model Context Protocol)
- **编程语言**: Python 3.11+
- **图片处理库**: Pillow (基础操作) + OpenCV (高级处理)
- **环境管理**: conda
- **项目结构**: 模块化设计，按功能分类组织代码
## 核心功能模块
1. **几何变换模块**: 缩放、裁剪、旋转
2. **色彩调整模块**: 亮度、对比度、饱和度、色调
3. **滤镜效果模块**: 高斯模糊、锐化、边缘检测
4. **特效处理模块**: 描边、剪影、阴影效果
5. **基础操作模块**: 图片加载、保存、格式转换
## 输入输出设计
- **输入支持**: 文件路径、base64编码、URL
- **输出格式**: 文件保存、base64返回、直接显示
- **格式支持**: JPEG、PNG、BMP、TIFF、WEBP
## 项目结构
```
image-mcp-server/
├── main.py # MCP服务器入口
├── tools/ # 工具模块
│ ├── __init__.py
│ ├── basic_ops.py # 基础操作
│ ├── transform.py # 几何变换
│ ├── color_adjust.py # 色彩调整
│ ├── filters.py # 滤镜效果
│ └── effects.py # 特效处理
├── utils/ # 辅助工具
│ ├── __init__.py
│ ├── image_utils.py # 图片工具函数
│ └── validation.py # 参数验证
│ └── image_processor.py # 参数验证
├── tests/ # 测试文件
├── environment.yml # conda环境配置
├── requirements.txt # pip依赖
└── README.md # 项目文档
```
## 实施计划
### 阶段一：基础设施搭建
#### 1. 项目环境搭建 (复杂度: 3)
- 创建conda虚拟环境
- 安装必要的依赖包
- 设置项目基础结构
```bash
# 创建conda环境
conda create -n image-mcp python=3.11
conda activate image-mcp
# 安装依赖
pip install mcp pillow opencv-python numpy
```
#### 2. 项目结构设计 (复杂度: 2)
- 创建项目目录结构
- 建立模块化的代码组织架构
- 初始化各个模块文件
### 阶段二：核心框架实现
#### 3. MCP服务器框架实现 (复杂度: 5)
- 实现MCP服务器基础框架
- 工具注册和调用分发
- 错误处理机制
```python
#!/usr/bin/env python3
import asyncio
import sys
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.types import Tool, TextContent
# 导入工具模块
from tools.basic_ops import get_basic_tools
from tools.transform import get_transform_tools
from tools.color_adjust import get_color_tools
from tools.filters import get_filter_tools
from tools.effects import get_effect_tools
app = Server("image-processor")
@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
"""返回所有可用的图片处理工具"""
tools = []
tools.extend(get_basic_tools())
tools.extend(get_transform_tools())
tools.extend(get_color_tools())
tools.extend(get_filter_tools())
tools.extend(get_effect_tools())
return tools
@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
"""处理工具调用"""
# 根据工具名称分发到对应的处理函数
pass
async def main():
async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
await app.run(read_stream, write_stream, app.create_initialization_options())
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
```
#### 4. 核心图片处理类 (复杂度: 4)
- 实现核心图片处理类
- 图片加载、保存、格式转换等基础功能
```python
from PIL import Image
import base64
import io
import os
from typing import Union, Tuple
class ImageProcessor:
"""核心图片处理类"""
def __init__(self):
self.supported_formats = ['JPEG', 'PNG', 'BMP', 'TIFF', 'WEBP']
def load_image(self, source: Union[str, bytes]) -> Image.Image:
"""加载图片，支持文件路径、base64编码"""
if isinstance(source, str):
if source.startswith('data:image'):
# base64编码的图片
header, data = source.split(',', 1)
image_data = base64.b64decode(data)
return Image.open(io.BytesIO(image_data))
else:
# 文件路径
return Image.open(source)
elif isinstance(source, bytes):
return Image.open(io.BytesIO(source))
def save_image(self, image: Image.Image, output_path: str,
format: str = 'PNG', quality: int = 95) -> str:
"""保存图片到指定路径"""
image.save(output_path, format=format, quality=quality)
return output_path
def image_to_base64(self, image: Image.Image, format: str = 'PNG') -> str:
"""将图片转换为base64编码"""
buffer = io.BytesIO()
image.save(buffer, format=format)
img_str = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()
return f"data:image/{format.lower()};base64,{img_str}"
```
### 阶段三：功能模块实现
#### 5. 几何变换模块 (复杂度: 6)
- 实现图片几何变换功能
- 缩放、裁剪、旋转等操作
主要功能：
- `resize_image`: 调整图片大小
- `crop_image`: 裁剪图片
- `rotate_image`: 旋转图片
#### 6. 色彩调整模块 (复杂度: 5)
- 实现色彩调整功能
- 亮度、对比度、饱和度、色调等调整
主要功能：
- `adjust_brightness`: 调整亮度
- `adjust_contrast`: 调整对比度
- `adjust_saturation`: 调整饱和度
#### 7. 滤镜效果模块 (复杂度: 7)
- 实现滤镜效果功能
- 高斯模糊、锐化、边缘检测等
主要功能：
- `gaussian_blur`: 高斯模糊效果
- `sharpen_image`: 锐化图片
- `edge_detection`: 边缘检测
#### 8. 特效处理模块 (复杂度: 8)
- 实现特效处理功能
- 描边、剪影、阴影等特殊效果
主要功能：
- `add_border`: 添加描边效果
- `create_silhouette`: 创建剪影效果
- `add_shadow`: 添加阴影效果
### 阶段四：质量保证
#### 9. 参数验证和错误处理 (复杂度: 3)
- 实现参数验证机制
- 错误处理和异常管理
- 确保输入参数的有效性
```python
def validate_image_source(source: str) -> bool:
"""验证图片源是否有效"""
if not source:
return False
# 检查是否为文件路径
if not source.startswith('data:image'):
import os
return os.path.exists(source) and os.path.isfile(source)
# 检查是否为有效的base64格式
try:
if ',' in source:
header, data = source.split(',', 1)
import base64
base64.b64decode(data)
return True
except:
return False
return False
```
#### 10. 单元测试编写 (复杂度: 4)
- 编写单元测试
- 确保各个功能模块的正确性和稳定性
- 测试覆盖率达到80%以上
#### 11. 文档编写 (复杂度: 2)
- 编写项目文档
- README、API文档和使用示例
- 部署和使用指南
## 开发优先级
1. **第一优先级**: 环境搭建 → 项目结构 → MCP框架
2. **第二优先级**: 核心处理类 → 基础功能模块
3. **第三优先级**: 高级功能模块 → 特效处理
4. **第四优先级**: 质量保证 → 测试 → 文档
## 质量保证
- 单元测试覆盖所有核心功能
- 参数验证确保输入安全性
- 错误处理提供友好的错误信息
- 完整的文档和使用示例
## 扩展性考虑
- 模块化设计便于添加新功能
- 标准化的工具接口
- 支持插件式功能扩展
- 良好的代码组织和注释
## 预期交付物
1. **可运行的MCP服务器**: 支持所有计划功能
2. **完整的项目文档**: 包括安装、使用、API文档
3. **测试套件**: 确保代码质量和稳定性
4. **示例代码**: 展示各种功能的使用方法
## 时间估算
- **总开发时间**: 约15-20个工作日
- **阶段一**: 2-3天
- **阶段二**: 4-5天
- **阶段三**: 8-10天
- **阶段四**: 3-4天
## 风险评估
- **技术风险**: MCP协议学习曲线，图片处理算法复杂性
- **依赖风险**: 第三方库版本兼容性
- **性能风险**: 大图片处理的内存和速度问题
## 缓解措施
- 提前学习MCP协议和相关文档
- 使用稳定版本的依赖库
- 实现图片大小限制和内存优化
- 分阶段测试和验证功能