MCP 图像提取器

用于提取图像并将其转换为 base64 以进行 LLM 分析的 MCP 服务器。

此 MCP 服务器为 AI 助手提供以下工具：

• 从本地文件提取图像
• 从 URL 提取图像
• 处理 base64 编码的图像

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@ifmelate/mcp-image-extractor"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/@ifmelate/mcp-image-extractor/badge" alt="Image Extractor MCP server" /> </a>

在 Cursor 中的显示效果：

<img width="687" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/8954dbbd-7e7a-4f27-82a7-b251bd3c5af2" />

适用场景：

• 分析 playwright 测试结果：屏幕截图

适用于 Cursor 或其他客户端

手动安装

# 克隆并安装
git clone https://github.com/ifmelate/mcp-image-extractor.git
cd mcp-image-extractor
npm install
npm run build
npm link

这将使 mcp-image-extractor 命令在全局可用。

使用 .cursor/mcp.json 文件

对于本地开发或在特定项目中工作时，您可以在项目根目录中添加一个 .cursor/mcp.json 文件：

{
  "mcpServers": {
    "image-extractor": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/mcp-image-extractor/dist/index.js"],
      "disabled": false
    }
  }
}

或者，如果您已通过 npm link 安装：

{
  "mcpServers": {
    "image-extractor": {
      "command": "mcp-image-extractor",
      "disabled": false
    }
  }
}

Cursor 用户的重要提示：如果您看到“Failed to create client”错误，请尝试以下替代方案：

选项 1：使用直接 GitHub 安装

git clone https://github.com/ifmelate/mcp-image-extractor.git
cd mcp-image-extractor
npm install
npm run build
npm link

然后在 .cursor/mcp.json 中配置：

{
  "mcpServers": {
    "image-extractor": {
      "command": "mcp-image-extractor",
      "disabled": false
    }
  }
}

选项 2：克隆并在本地运行

git clone https://github.com/ifmelate/mcp-image-extractor.git
cd mcp-image-extractor
npm install
npm run build

然后在 .cursor/mcp.json 中配置：

{
  "mcpServers": {
    "image-extractor": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/mcp-image-extractor/dist/index.js"],
      "disabled": false
    }
  }
}

可用工具

extract_image_from_file

从本地文件提取图像并将其转换为 base64。

参数：

• file_path (必需): 本地图像文件的路径

注意： 所有图像都会自动调整大小到最佳尺寸（最大 512x512），以便进行 LLM 分析，从而限制 base64 输出的大小并优化上下文窗口的使用。

extract_image_from_url

从 URL 提取图像并将其转换为 base64。

参数：

• url (必需): 要提取的图像的 URL

注意： 所有图像都会自动调整大小到最佳尺寸（最大 512x512），以便进行 LLM 分析，从而限制 base64 输出的大小并优化上下文窗口的使用。

extract_image_from_base64

处理 base64 编码的图像以进行 LLM 分析。

参数：

• base64 (必需): Base64 编码的图像数据
• mime_type (可选, 默认值: "image/png"): 图像的 MIME 类型

注意： 所有图像都会自动调整大小到最佳尺寸（最大 512x512），以便进行 LLM 分析，从而限制 base64 输出的大小并优化上下文窗口的使用。

使用示例

以下是如何从 Claude 使用这些工具的示例：

Please extract the image from this local file: images/photo.jpg

Claude 将自动使用 extract_image_from_file 工具来加载和分析图像内容。

Please extract the image from this URL: https://example.com/image.jpg

Claude 将自动使用 extract_image_from_url 工具来获取和分析图像内容。

Docker

使用 Docker 构建和运行：

docker build -t mcp-image-extractor .
docker run -p 8000:8000 mcp-image-extractor

许可证

MIT