Image Processor

🚀 MCP 服务器 - 图像

这是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供了从 URL、本地文件路径和 numpy 数组获取并处理图像的工具。服务器中的 fetch_images 工具可返回 base64 编码的字符串及其 MIME 类型，方便您进行图像相关操作。

🚀 快速开始

先决条件

1. 安装 Python 3.8 或更高版本。
2. 确保安装了必要的依赖项：
   • requests
   • pillow

安装

1. 克隆此仓库到本地：

   git clone https://github.com/your-repository.git
   

2. 进入项目目录并安装依赖项：

   pip install requests pillow
   

运行服务器

1. 启动服务器：

   python server.py
   

2. 默认情况下，服务器将在 http://localhost:8000 上运行。

URL 和本地文件混合测试

[
  "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/70/Chocolate_%28blue_background%29.jpg/400px-Chocolate_%28blue_background%29.jpg",
  "C:\\Users\\username\\Pictures\\image1.jpg",
  "https://imgs.search.brave.com/Sz7BdlhBoOmU4wZjnUkvgestdwmzOzrfc3GsiMr27Ik/rs:fit:860:0:0:0/g:ce/aHR0cHM6Ly9waXN0czEuY2FjaG9yLmJpZS9zdGFyYmxpYnxpZDpjbGlwcmVjZWFsYSwgMjAwNGF2YSl4OTh1",
  "C:\\Users\\username\\Pictures\\image2.jpg"
]

✨ 主要特性

• 支持多种图像格式：包括 JPEG、PNG、GIF 等。
• 自动压缩功能：对于较大的图像，服务器会自动进行适当压缩以减少数据量。
• 多线程处理：提高同时处理多个请求的效率。

📚 详细文档

调试

如果遇到问题：

1. 确保所有依赖项已正确安装。
2. 验证服务器是否正在运行并侦听连接。
3. 对于本地文件加载问题，请确保路径正确且可访问。
4. 查看服务器输出中的任何错误信息。

贡献

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📄 许可证

本项目遵循 MIT 许可证 - 请查看 LICENSE 文件获取详细信息。

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