🖼️ Image Processor MCP Server

一个功能强大的图片处理与分析MCP服务器，提供智能图片分析、压缩优化、格式转换、颜色提取等功能。

✨ 核心功能

🔍 智能图片分析 (analyze_image)

• 基础信息分析：尺寸、格式、文件大小、颜色通道等
• OCR文字识别：支持中英文混合识别，提供置信度和位置信息
• 颜色分析：提取主色调和调色板
• 图片质量评估：分析图片质量、复杂度、方向等

🗜️ 图片压缩优化 (compress_image)

• 多种压缩算法：MozJPEG、WebP、AVIF
• 智能质量控制：支持目标文件大小优化
• 尺寸限制：可设置最大宽高限制
• Web优化：专门的Web图片优化功能

🔄 格式转换 (convert_format)

• 全格式支持：JPG、PNG、WebP、AVIF、GIF、BMP、TIFF
• 智能格式选择：根据图片特性自动选择最佳现代格式
• 响应式版本：一键生成多尺寸响应式图片
• 质量控制：精确的质量和压缩参数控制

🎨 颜色提取 (extract_colors)

• 多种算法：Vibrant和ColorThief算法
• 完整调色板：提取主色调、鲜艳色、柔和色等
• 色彩分析：亮度、对比度、饱和度统计
• 色彩和谐：分析配色方案和色温

⚡ 批量处理 (batch_process)

• 并发控制：可配置并发数量，避免系统过载
• 进度跟踪：实时处理进度反馈
• 错误处理：详细的成功/失败统计
• 批量验证：预先验证图片源的有效性

🚀 快速开始

方式1：通过 NPM 安装（推荐）

在你的 Claude Desktop 配置文件中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "image-processor": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@chenlei28188/image-processor-mcp@latest"]
    }
  }
}

方式2：本地开发安装

安装依赖

npm install

构建项目

npm run build

启动服务器

npm start

开发模式

npm run dev

方式3：从源码安装

克隆仓库并在 Claude Desktop 配置中使用：

{
  "mcpServers": {
    "image-processor": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/image-processor-mcp/dist/index.js"],
      "cwd": "path/to/image-processor-mcp"
    }
  }
}

🎯 图片来源支持

• 🌐 网络图片：https://example.com/image.jpg
• 📁 本地文件：./images/photo.png
• 📋 Base64数据：data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ...

🔧 技术架构

核心依赖

• Sharp：高性能图片处理库
• Tesseract.js：OCR文字识别引擎
• Node Vibrant：智能颜色提取
• Canvas API：图片渲染和分析
• Axios：网络图片下载

架构优势

• ✅ 跨平台兼容：基于Node.js，无系统依赖
• ✅ 高性能处理：使用Sharp进行硬件加速
• ✅ 智能错误处理：完善的重试和降级机制
• ✅ 内存优化：流式处理，避免内存溢出
• ✅ 并发控制：可配置的并发限制

🛠️ 开发指南

项目结构

src/
├── index.ts              # MCP服务器入口
├── services/             # 核心服务
│   ├── ImageAnalyzer.ts  # 图片分析服务
│   ├── ImageCompressor.ts # 图片压缩服务
│   ├── FormatConverter.ts # 格式转换服务
│   ├── ColorExtractor.ts # 颜色提取服务
│   └── BatchProcessor.ts # 批量处理服务
└── utils/                # 工具类
    ├── Logger.ts         # 日志工具
    ├── ImageUtils.ts     # 图片工具
    └── OutputFormatter.ts # 输出格式化