MCP 图像提取器

用于提取图像并将其转换为 base64 以便进行 LLM 分析的 MCP 服务器。

该 MCP 服务器为 AI 助手提供了以下工具：

• 从本地文件中提取图像
• 从 URL 中提取图像
• 处理 base64 编码的图像

在 Cursor 中的显示效果：

适用场景：

• 分析 playwright 测试结果：截图

安装

推荐：在 mcp.json 中使用 npx（最简单）

推荐的方式是直接在 .cursor/mcp.json 文件中使用 npx 安装此 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "image-extractor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-image-extractor"
      ]
    }
  }
}

这种方式：

• 自动安装最新版本
• 不需要全局安装
• 在不同环境中可靠运行

替代方案：本地路径安装

如果您更喜欢使用本地安装的包，可以克隆仓库并指向构建后的文件：

{
  "mcpServers": {
    "image-extractor": {
      "command": "node",
      "args": ["/完整路径/to/mcp-image-extractor/dist/index.js"],
      "disabled": false
    }
  }
}

手动安装

# 克隆并安装
git clone https://github.com/ifmelate/mcp-image-extractor.git
cd mcp-image-extractor
npm install
npm run build
npm link

这将使 mcp-image-extractor 命令在全局范围内可用。

然后在 .cursor/mcp.json 中进行配置：

{
  "mcpServers": {
    "image-extractor": {
      "command": "mcp-image-extractor",
      "disabled": false
    }
  }
}

Cursor 用户故障排除：如果看到“Failed to create client”错误，请尝试上述本地路径安装方法，或确保使用正确的可执行文件路径。

可用工具

extract_image_from_file

从本地文件中提取图像并将其转换为 base64。

参数：

• file_path（必需）：本地图像文件的路径

注意： 所有图像都会自动调整为最佳尺寸（最大 512x512），以便进行 LLM 分析，限制 base64 输出的大小并优化上下文窗口的使用。

extract_image_from_url

从 URL 中提取图像并将其转换为 base64。

参数：

• url（必需）：要提取图像的 URL

注意： 所有图像都会自动调整为最佳尺寸（最大 512x512），以便进行 LLM 分析，限制 base64 输出的大小并优化上下文窗口的使用。

extract_image_from_base64

处理 base64 编码的图像以便进行 LLM 分析。

参数：

• base64（必需）：base64 编码的图像数据
• mime_type（可选，默认值："image/png"）：图像的 MIME 类型

注意： 所有图像都会自动调整为最佳尺寸（最大 512x512），以便进行 LLM 分析，限制 base64 输出的大小并优化上下文窗口的使用。

示例用法

以下是如何从 Claude 使用这些工具的示例：

请从本地文件中提取图像：images/photo.jpg

Claude 将自动使用 extract_image_from_file 工具加载并分析图像内容。

请从 URL 中提取图像：https://example.com/image.jpg

Claude 将自动使用 extract_image_from_url 工具获取并分析图像内容。

Docker

使用 Docker 构建并运行：

docker build -t mcp-image-extractor .
docker run -p 8000:8000 mcp-image-extractor

许可证

MIT