word2img-mcp

word2img-mcp

Enables converting Markdown text into high-quality 3:4 ratio JPG images using multiple rendering backends. Supports intelligent fallback between imgkit/wkhtmltopdf, markdown-pdf, and PIL rendering engines with customizable styling options.

Category
访问服务器

README

word2img-mcp

一个将 Markdown 文本渲染到 3:4 JPG 图片上的 MCP 服务,支持多种高质量渲染后端。

🚀 核心特性

  • 多后端渲染: 支持 imgkit/wkhtmltopdf、markdown-pdf、PIL 等多种渲染方案
  • 智能回退: 自动选择最佳可用后端,确保渲染成功
  • 高质量输出: 专业级别的图片渲染质量
  • 自定义样式: 丰富的样式配置选项
  • 中文支持: 完美支持中文字体和排版

📋 渲染后端

  1. imgkit/wkhtmltopdf ⭐ (推荐)

    • 最高渲染质量
    • 完整的 HTML/CSS 支持
    • 需要安装 wkhtmltopdf
  2. markdown-pdf-cli

    • 高质量 PDF 生成
    • 需要 Node.js 环境
  3. PIL 备选方案

    • 本地纯 Python 渲染
    • 无额外依赖

🛠️ MCP 工具接口

  • submit_markdown: 提交文本并生成图片
  • get_image: 根据任务ID返回图片(Base64或路径)

使用 uv 管理

准备

  • 安装 uv(若未安装):参考官方文档或使用 pipx 安装
pipx install uv

安装依赖

# 安装基础依赖
uv sync

# 安装 imgkit 后端依赖(推荐)
uv add imgkit markdown

# 安装 wkhtmltopdf (获得最佳渲染效果)
# Windows: 从 https://wkhtmltopdf.org/downloads.html 下载安装
# macOS: brew install wkhtmltopdf
# Ubuntu: sudo apt-get install wkhtmltopdf

运行演示

# 运行 imgkit 后端演示
uv run python demo_imgkit.py

# 运行基础演示
uv run python server.py
# 生成 outputs/_sample.jpg

# 测试 imgkit 后端功能
uv run python test_imgkit_backend.py

作为 MCP 服务

启动服务

# 方法 1: 使用启动脚本(推荐)
uv run python start_mcp_server.py

# 方法 2: 使用模块方式
uv run python -m word2img_mcp

# 方法 3: 直接运行
uv run python server.py

MCP 客户端配置

Claude Desktop 配置

  1. 找到 Claude Desktop 配置文件:

    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
  2. 编辑配置文件,添加以下内容:

{
  "mcpServers": {
    "word2img-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run", 
        "python", 
        "-m", 
        "word2img_mcp"
      ],
      "cwd": "/path/to/your/word2img-mcp",
      "env": {
        "UV_PROJECT_ENVIRONMENT": ".venv"
      }
    }
  }
}

配置说明

  • command: 使用 uv 命令
  • args: 运行参数,启动 word2img_mcp 模块
  • cwd: 请修改为您的项目实际路径
  • env: 环境变量设置(可选)

Windows 完整示例

{
  "mcpServers": {
    "word2img-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "word2img_mcp"],
      "cwd": "D:\\mcpServer\\word2img-mcp"
    }
  }
}

Windows uv 目录方式示例

{
  "mcpServers": {
    "word2img-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", 
        "D:\\mcpServer\\word2img-mcp", 
        "run", 
        "start_mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

macOS/Linux 完整示例

{
  "mcpServers": {
    "word2img-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "word2img_mcp"],
      "cwd": "/Users/username/word2img-mcp"
    }
  }
}
  1. 重启 Claude Desktop
  2. 在对话中可以使用以下工具:
    • submit_markdown: 提交 Markdown 文本生成图片
    • get_image: 获取生成的图片

💡 提示: 可以参考项目根目录的 claude_desktop_config_example.json 示例文件

验证配置

配置完成后,在 Claude Desktop 中发送消息验证:

请帮我把以下 Markdown 转换为图片:

# 测试标题
这是一个 **测试** 文档,用来验证 MCP 服务是否正常工作。

- 功能测试
- 样式测试

表格测试:
| 项目 | 状态 |
|------|------|
| MCP 配置 | ✅ |
| 图片生成 | ✅ |

如果配置成功,Claude 会自动调用 MCP 服务生成图片。

🎨 样式配置

基础选项

  • 背景色: 默认纯白,支持自定义
  • 文字色: 默认黑色,支持自定义
  • 对齐方式: 支持居中、左对齐、右对齐
  • 字体: 自适应中文字体,支持自定义字体族
  • 尺寸: 默认 3:4 比例,可自定义宽高

高级功能

  • 水印: 可添加自定义水印文字
  • 阴影: 标题文字阴影效果
  • 主题: 支持亮色/暗色主题
  • 多格式: PNG、JPG、PDF 输出格式

📚 详细文档

🔧 故障排除

如果遇到渲染问题,系统会自动尝试以下后端顺序:

  1. imgkit/wkhtmltopdf (最佳质量)
  2. markdown-pdf-cli
  3. md-to-image (CLI/API)
  4. PIL 备选 (保证可用)

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选