image-mcp-server 0.3.1
一个完整的 MCP 服务器，支持图片分析和生成。支持本地文件、HTTP URL 和剪贴板图片的分析，以及基于 qwen-image-plus 模型的图片生成功能
License: MIT
Requires Python: >=3.12

# Image MCP Server

一个简洁的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，专门用于图片内容分析。基于阿里云通义千问3-VL-Plus模型，支持本地图片文件和剪贴板图片的分析。

## 功能特点

- 🖼️ **多格式支持**: 支持 JPEG、PNG、GIF、WebP、BMP、TIFF 等主流图片格式
- 📋 **剪贴板支持**: 可以直接分析剪贴板中的图片
- 🔧 **简单易用**: 通过 uvx 一键安装和配置
- 🤖 **智能分析**: 基于通义千问3-VL-Plus的强大视觉理解能力
- ⚡ **高性能**: 异步处理，支持快速响应

## 安装

### 使用 uvx 安装（推荐）

```bash
# 通过 uvx 安装最新版本
uvx image-mcp-server@latest
```

### 使用 pip 安装

```bash
pip install image-mcp-server
```

## 配置

### 1. 获取 API 密钥

访问 [阿里云百炼平台](https://bailian.console.aliyun.com/) 获取 DashScope API 密钥。

### 2. 配置 Claude Desktop

在 Claude Desktop 的配置文件中添加以下配置：

**macOS**: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
**Windows**: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`

```json
{
  "mcpServers": {
    "image-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["image-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "IMAGE_MCP_DASHSCOPE_API_KEY": "your-dashscope-api-key-here"
      }
    }
  }
}
```

### 3. 环境变量配置

你也可以通过环境变量配置 API 密钥：

```bash
export IMAGE_MCP_DASHSCOPE_API_KEY="your-dashscope-api-key-here"
```

或者创建 `.env` 文件：

```bash
# 复制示例文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥
```

## 使用方法

### 1. 分析本地图片文件

```
请分析这张图片: ./path/to/your/image.jpg
```

### 2. 分析剪贴板图片

```
请分析剪贴板中的图片
```

### 3. 带问题分析

```
分析这张图片并回答: 这张图片中主要展示了什么内容？
```

## 支持的输入格式

- **文件路径**: `./image.jpg`, `/path/to/image.png`, `../images/photo.gif`
- **剪贴板**: `clipboard` (关键词)
- **相对路径**: 支持相对当前工作目录的路径
- **绝对路径**: 支持完整的文件系统路径

## 支持的图片格式

- JPEG (.jpg, .jpeg)
- PNG (.png)
- GIF (.gif)
- WebP (.webp)
- BMP (.bmp)
- TIFF (.tiff)

## 开发

### 环境准备

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/image-mcp-server.git
cd image-mcp-server

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -e ".[dev]"
```

### 运行测试

```bash
pytest
```

### 代码格式化

```bash
black src/
isort src/
```

### 类型检查

```bash
mypy src/
```

## 项目结构

```
image_mcp_server/
├── src/image_mcp_server/
│   ├── __init__.py          # 包初始化
│   ├── server.py            # MCP 服务器主逻辑
│   ├── image_handler.py     # 图片处理模块
│   └── api_client.py        # DashScope API 客户端
├── tests/                   # 测试文件
├── pyproject.toml          # 项目配置
├── README.md               # 项目文档
├── .env.example            # 环境变量示例
└── .gitignore              # Git 忽略文件
```

## API 说明

### analyze_image 工具

分析图片内容的主要工具。

**参数:**
- `image` (必需): 图片来源，可以是文件路径或 "clipboard"
- `question` (可选): 关于图片的问题，默认为 "请分析这张图片的内容"

**返回:**
图片的详细分析文本内容。

## 故障排除

### 常见问题

1. **API 密钥错误**
   - 确保环境变量 `IMAGE_MCP_DASHSCOPE_API_KEY` 设置正确
   - 检查 API 密钥是否有效且未过期

2. **图片文件不存在**
   - 确保图片文件路径正确
   - 检查文件权限

3. **剪贴板访问失败**
   - 确保剪贴板中有图片数据
   - 在某些系统上可能需要额外的权限

4. **网络连接问题**
   - 确保网络连接正常
   - 检查防火墙设置

### 调试模式

启用详细日志：

```bash
export IMAGE_MCP_LOG_LEVEL=DEBUG
```

## 许可证

MIT License

## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 更新日志

### v0.2.0
- 重构为统一的 base64 处理逻辑
- 简化为单一图片分析工具
- 改进剪贴板支持
- 优化错误处理

### v0.1.5
- 初始版本
- 基础图片分析功能

## 支持

如果你遇到问题或有建议，请：
1. 查看 [FAQ](#故障排除)
2. 搜索 [Issues](https://github.com/yourusername/image-mcp-server/issues)
3. 创建新的 Issue