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MCP 图像抠图服务器

这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,专门提供火山引擎图像抠图功能。

功能特性

  • 智能抠图: 使用火山引擎的显著性分割技术,自动识别并抠出图像中的主要对象
  • 单图处理: 每次处理一张图像
  • 结果上传: 原图通过 image_url 传给火山引擎,抠图结果上传到 UPLOAD_URL 配置的文件服务并返回URL
  • 高精度: 基于显著性检测的精确分割算法

安装

从 PyPI 安装

pip install mcp-image-cutout

从源码安装

git clone https://github.com/fengjinchao/mcp-image-cutout.git
cd mcp-image-cutout
pip install -e .

2. 配置API密钥

推荐使用环境变量设置API密钥:

export VOLC_ACCESS_KEY="your_access_key"
export VOLC_SECRET_KEY="your_secret_key"
export UPLOAD_URL="https://example.com/api/upload"

或者在代码中直接设置(不推荐用于生产环境)。

3. 运行服务器

# 使用命令行工具
mcp-image-cutout

# 或直接运行模块
python -m mcp_image_cutout.server

在Claude Desktop中使用

在Claude Desktop的配置文件中添加以下配置:

macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "抠图工具": {
      "command": "mcp-image-cutout",
      "env": {
        "VOLC_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "VOLC_SECRET_KEY": "your_secret_key",
        "UPLOAD_URL": "https://example.com/api/upload"
      }
    }
  }
}

可用工具

image_cutout

智能图像抠图,使用显著性分割自动识别并抠出图像中的主要对象,上传处理后的PNG图片并返回URL。

参数:

  • image_url: 图像URL

返回:

  • data 为上传后的图片URL
  • url 为上传后的图片URL

示例:

请帮我抠出这张图片中的主要对象:https://example.com/image.jpg
请帮我抠出这张图片中的主要对象:https://example.com/image.jpg

抠图原理

使用的 saliency_seg 显著性分割算法:

  • 基于视觉显著性检测图像中最重要的区域
  • 精确分割显著对象的轮廓
  • 生成高质量的抠图结果
  • 适用于各种复杂背景的图像处理

返回格式

抠图完成后,系统会把处理后的PNG图片上传到 UPLOAD_URL 指向的文件服务,并返回上传后的图片URL。待处理原图不会在MCP内部上传,只会把原始 image_url 提交给火山引擎接口。

返回格式示例

{
    "success": true,
    "data": "https://example.com/files/cutout.png",
    "url": "https://example.com/files/cutout.png",
    "message": "处理成功,已上传 1 张抠图结果",
    "processed_count": 1,
    "total_count": 1
}

注意事项

  1. 确保图像URL可以公开访问
  2. 处理结果会上传到 UPLOAD_URL,请确保上传服务可访问并返回 data.url
  3. API调用有频率限制,请合理使用
  4. 生产环境中请使用环境变量设置API密钥

故障排除

常见问题

  1. 服务器无法启动

    • 检查Python版本(需要3.10+)
    • 确认所有依赖已正确安装
  2. API调用失败

    • 验证API密钥是否正确
    • 检查网络连接
    • 确认图像URL可访问
  3. Claude Desktop中看不到工具

    • 检查配置文件语法
    • 确认路径是绝对路径
    • 重启Claude Desktop

日志查看

服务器日志会输出到stderr,可以通过以下方式查看:

# 查看Claude Desktop的MCP日志
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-图像编辑.log

开发

如需修改或扩展功能,请参考:

Download files

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Source Distribution

mcpcn_image_cutout-0.1.3.tar.gz (8.9 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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mcpcn_image_cutout-0.1.3-py3-none-any.whl (9.7 kB view details)

Uploaded Python 3

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  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.10.16

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Hashes for mcpcn_image_cutout-0.1.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a650aee5f3855ad7806b7f9884c53647e62dde87ab43ba5e334101e3d182726c
MD5 418fba4750df156d30889a49e75401dc
BLAKE2b-256 fe13a91acfeccd4a4e69aa64ddf52bc652cb7729b155182f4da4e825e8562495

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Algorithm Hash digest
SHA256 0ce1495776aa9bfebe45d3901ee9d6b3df14b9aab0b62a63eeb086f2c08fcb2c
MD5 aa9297a1d61c63aa36e5f405c3c6f4eb
BLAKE2b-256 0c8b21fdd8850517c98850d241ed1106d69117c7718f1554fe1752d66cfa632c

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