open-index/open-npm huggingface dataset:
npm package: @mcpcn/mcp-image-crop
Description: MCP server for image cropping with multiple modes and smart upscaling
Author: mcpcn
Latest version: 1.1.2

# 图片裁剪工具 (Image Crop MCP)

一个功能强大的图片裁剪 MCP 服务器，支持多种裁剪策略和智能放大功能。

## ✨ 主要特性

### 1. 多种裁剪模式

- **相对裁剪 (Relative Trim)** - 推荐使用
  - 通过指定 top/bottom/left/right 参数移除边缘
  - 支持像素值或百分比（如 `100` 或 `'10%'`）
  - 示例：`{top: 100, bottom: 50}` 从顶部移除 100px，底部移除 50px

- **居中裁剪 (Center Crop)**
  - 指定目标尺寸，从图片中心裁剪
  - 格式：`"800x600"` 或 `"800"`（高度自动计算）

- **手动裁剪 (Manual Crop)**
  - 指定起始坐标和尺寸
  - 格式：`position: "100,50"` + `size: "800x600"`

### 2. 🚀 智能放大功能（新增）

**问题场景**：
- 原图尺寸：330x330
- 目标裁剪：400x400
- 传统工具：❌ 失败（目标尺寸超过原图）

**智能解决方案**：
- ✅ 自动检测目标尺寸是否超过原图
- ✅ 先将图片放大到足够大小（使用高质量 lanczos3 算法）
- ✅ 然后执行裁剪操作
- ✅ 完美支持"放大裁剪"场景

**示例**：
```typescript
// 将 330x330 的图片裁剪为 400x400
{
  inputPath: ["image_330x330.jpg"],
  outputPath: "output.jpg",
  size: "400x400",
  mode: "center"
}
// 结果：图片先放大到 400x400，然后居中裁剪
```

### 3. 批量处理

- 支持一次处理多张图片
- 自动生成带编号的输出文件名
- 独立处理每张图片，失败不影响其他图片

## 📋 使用示例

### 示例 1：相对裁剪（移除边缘）

```json
{
  "inputPath": ["photo.jpg"],
  "outputPath": "cropped.jpg",
  "top": 100,
  "bottom": 50,
  "left": "10%",
  "right": "10%"
}
```

### 示例 2：居中裁剪（支持放大）

```json
{
  "inputPath": ["small_image.jpg"],
  "outputPath": "avatar.jpg",
  "size": "400x400",
  "mode": "center"
}
```

### 示例 3：手动裁剪

```json
{
  "inputPath": ["photo.jpg"],
  "outputPath": "cropped.jpg",
  "size": "800x600",
  "mode": "manual",
  "position": "100,50"
}
```

### 示例 4：批量处理

```json
{
  "inputPath": ["img1.jpg", "img2.jpg", "img3.jpg"],
  "outputPath": "output.jpg",
  "size": "1920x1080",
  "mode": "center"
}
```
输出：`output_cropped_1_timestamp.jpg`, `output_cropped_2_timestamp.jpg`, ...

## 🔧 参数说明

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `inputPath` | string[] | ✅ | 输入图片路径列表 |
| `outputPath` | string | ✅ | 输出路径（批量处理时自动添加编号） |
| `size` | string | ⚠️ | 目标尺寸，格式 "宽x高" 或 "宽" |
| `mode` | string | ❌ | 裁剪模式：center/manual/trim（默认 center） |
| `position` | string | ⚠️ | 手动模式的起始坐标 "x,y" |
| `top` | number/string | ❌ | 从顶部移除的像素或百分比 |
| `bottom` | number/string | ❌ | 从底部移除的像素或百分比 |
| `left` | number/string | ❌ | 从左侧移除的像素或百分比 |
| `right` | number/string | ❌ | 从右侧移除的像素或百分比 |
| `quality` | number | ❌ | 输出质量 1-100（默认 90） |

⚠️ 表示在特定模式下必填

## 🎯 优化亮点

1. **智能放大**：自动处理目标尺寸大于原图的情况
2. **高质量算法**：使用 lanczos3 插值算法保证放大质量
3. **灵活的输入**：支持像素值和百分比混合使用
4. **批量处理**：一次处理多张图片，提高效率
5. **错误隔离**：单张图片失败不影响其他图片处理

## 📦 安装和使用

```bash
# 安装依赖
npm install

# 构建
npm run build

# 运行
npm start
```

## 🔍 调试模式

设置环境变量 `DEBUG=1` 启用详细日志：

```bash
DEBUG=1 npm start
```

## 📝 更新日志

### v1.1.0 (最新)
- ✨ 新增智能放大功能，支持目标尺寸大于原图的裁剪
- 🎨 使用 lanczos3 高质量插值算法
- 📝 更新工具描述，添加智能放大说明

### v1.0.0
- 🎉 初始版本
- 支持三种裁剪模式
- 支持批量处理
- 支持百分比和像素值
npm package: @mcpcn/mcp-image-editor
Description: 图片编辑MCP
Author: Anthropic, PBC
Latest version: 0.1.2

# MCP 图像编辑器

一个基于云雾AI API的MCP (Model Context Protocol) 服务器，提供强大的图像编辑功能。该服务器集成了FLUX Kontext Pro模型，支持对现有图像进行智能编辑，如添加图案、修改元素、改变风格等。

## 功能特性

- 🎨 **智能图像编辑**: 使用FLUX Kontext Pro模型对图像进行精确编辑
- 🌐 **中英文支持**: 自动将中文提示词翻译为英文，提高编辑效果
- 🖼️ **多种编辑场景**: 支持添加图案、修改颜色、改变风格、添加装饰等
- 🚀 **异步处理**: 支持异步任务处理，实时查询编辑进度
- 🔗 **自动预览**: 编辑完成后自动在浏览器中打开结果图像
- 📁 **本地文件支持**: 直接处理本地图像文件

## 安装要求

- Node.js 18+
- npm 或 yarn
- 有效的云雾AI API密钥
- 百度翻译API密钥（用于中文翻译）

## 环境变量配置

在使用前，需要设置以下环境变量：

```bash
# 云雾AI API密钥
export API_KEY="your_yunwu_api_key"

# 百度翻译API配置
export BAIDU_TRANSLATE_APP_ID="your_baidu_app_id"
export BAIDU_TRANSLATE_APP_KEY="your_baidu_app_key"
```

## 安装步骤

1. 克隆项目并进入目录：
```bash
cd typescript/mcp-image-editor
```

2. 安装依赖：
```bash
npm install
```

3. 构建项目：
```bash
npm run build
```

## 使用方法

### 作为MCP服务器运行

```bash
npm run build
node dist/index.js
```

### 在MCP客户端中配置

在您的MCP客户端配置文件中添加：

```json
{
  "图像编辑器": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/mcp-image-editor/dist/index.js"],
    "env": {
      "API_KEY": "your_yunwu_api_key",
      "BAIDU_TRANSLATE_APP_ID": "your_baidu_app_id",
      "BAIDU_TRANSLATE_APP_KEY": "your_baidu_app_key"
    }
  }
}
```

## 可用工具

### edit_image - 图像编辑

编辑现有图像，支持在图片上添加、修改或删除元素。

**参数：**
- `prompt` (必需): 描述如何编辑图像的文本提示
- `image` (必需): 要编辑的原始图像本地文件路径
- `use_max` (可选): 是否使用max模式（效果更好但可能更慢），默认false
- `aspect_ratio` (可选): 图像宽高比，如 '1:1', '16:9', '21:9' 等，默认"16:9"
- `n` (可选): 生成图像的数量，默认1

**使用示例：**
```javascript
// 在T恤上添加图案
{
  "prompt": "在这件白色T恤上添加一个可爱的卡通猫咪图案",
  "image": "/path/to/tshirt.jpg"
}

// 修改背景
{
  "prompt": "将背景改为美丽的海滩日落场景",
  "image": "/path/to/portrait.jpg",
  "use_max": true
}
```

## 支持的编辑场景

- ✅ 在服装上添加图案和装饰
- ✅ 修改图像背景
- ✅ 改变物体颜色和材质
- ✅ 添加或删除图像元素
- ✅ 调整图像风格和滤镜效果
- ✅ 在物体上添加文字或标识

## 技术架构

### 核心组件

1. **翻译模块** (`translate-utils.ts`): 
   - 使用百度翻译API将中文提示词翻译为英文
   - 自动检测中文字符
   - 错误处理和降级机制

2. **图像上传模块**: 
   - 支持本地图像文件上传到MCP服务器
   - 自动文件格式检测
   - 文件大小和格式验证

3. **异步编辑引擎**: 
   - 基于FLUX Kontext Pro模型
   - 支持任务提交和状态查询
   - 自动重试和错误恢复

### API集成

- **云雾AI API**: 提供图像编辑能力
- **百度翻译API**: 提供中英文翻译服务
- **MCP文件服务**: 提供图像文件托管

## 开发

### 项目结构

```
typescript/mcp-image-editor/
├── src/
│   ├── index.ts              # 主服务器文件
│   └── translate-utils.ts    # 翻译工具模块
├── dist/                     # 编译输出目录
├── package.json              # 项目配置
├── tsconfig.json            # TypeScript配置
└── README.md                # 项目文档
```

### 开发命令

```bash
# 开发模式（监听文件变化）
npm run watch

# 构建项目
npm run build

# 准备发布
npm run prepare
```

## 错误处理

服务器包含完善的错误处理机制：

- **API错误**: 自动重试和详细错误信息
- **文件错误**: 文件存在性检查和格式验证
- **网络错误**: 超时处理和连接重试
- **翻译错误**: 降级到原文本处理

## 许可证

MIT License

## 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目。

## 更新日志

### v0.1
- 初始版本
- 支持图像编辑功能
- 集成百度翻译API
- 支持异步任务处理
npm package: @mcpcn/mcp-image-ocr-mcp
Description: 使用阿里云百炼 Qwen OCR 进行图片文字识别提取
Latest version: 1.0.1

# 图片文字识别 MCP

使用阿里云百炼 Qwen OCR 进行图片文字识别提取的 MCP 服务器。

## 功能特性

- 基于阿里云百炼的 qwen-vl-ocr-2025-04-13 模型
- 高精度文字提取和识别
- 支持自定义识别提示词
- 可配置像素阈值
- 完善的错误处理和友好的中文提示
- TypeScript 类型安全

## 环境变量

- `DASHSCOPE_API_KEY`：阿里云百炼 API Key（必需）

## 安装与构建

```bash
npm install
npm run build
```

## 运行

```bash
# 直接运行已构建的入口
npm start
# 或作为可执行命令
image-ocr-mcp
```

## 在 MCP 客户端中配置

以 Claude Desktop 为例，在其 MCP 配置中添加：

```json
{
  "mcpServers": {
    "image-ocr": {
      "command": "node",
      "args": ["/绝对路径/到/本项目/dist/index.js"],
      "env": {
        "DASHSCOPE_API_KEY": "your-dashscope-key"
      }
    }
  }
}
```

## 暴露的工具

### ocr_extract_text

使用 OCR 识别提取图片中的文字。

**参数**：
- `image_url` (必需): 图片URL
- `custom_prompt` (可选): 自定义识别提示词
- `min_pixels` (可选): 最小像素阈值，默认 3136
- `max_pixels` (可选): 最大像素阈值，默认 229376

**示例**：

```json
{
  "image_url": "https://example.com/image.jpg",
  "custom_prompt": "请识别图片中的所有文字，包括表格内容"
}
```

## 目录结构

```
src/
├── index.ts          # MCP 服务器主入口
├── config.ts         # 配置信息
├── types.ts          # 类型定义
└── tool.ts           # OCR 工具实现
```

## 技术细节

- 使用 OpenAI SDK 通过兼容接口调用阿里云 DashScope API
- 默认温度设置为 0.1，确保识别结果稳定
- 最大 tokens 设置为 4000，适合大量文字提取
- 自动处理常见 HTTP 错误（401、403、429、500等）

## 兼容性

- Node.js >= 18
- `@modelcontextprotocol/sdk` v1 接口