mcp-image-ai-analyzer

画像を解析し、手順書用の説明文を生成するMCPサーバーです。OpenAIとGoogle Geminiの両方のAIを使用して画像解析を行うことができます。

機能

• 画像URLまたはローカルファイルパスから画像を解析
• OpenAIとGoogle Geminiの両方のAIモデルをサポート
• 手順書に適した説明文の自動生成
• エラーハンドリングとログ機能
• AIの思考プロセスの可視化機能

インストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/yourusername/mcp-image-ai-analyzer.git
cd mcp-image-ai-analyzer

# 依存パッケージのインストール
npm install

# TypeScriptのコンパイル
npm run build

MCPサーバーの設定

Claude Desktop Appの場合

設定ファイルの場所：

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

以下の設定を追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "ai-analysis": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-image-ai-analyzer/build/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
        "GOOGLE_API_KEY": "your_google_api_key"
      }
    }
  }
}

※ /path/to/mcp-image-ai-analyzer は実際のパスに置き換えてください。

使用可能なツール

1. URLから画像を解析

• ツール名: analyze_image_from_url
• 説明: URLから画像を取得して解析し、手順書用の説明文を生成します
• パラメータ:
  • imageUrl: 解析する画像のURL（必須）
  • provider: 使用するプロバイダー（"openai" または "gemini"、デフォルトは "gemini"）
  • modelName: 使用するモデル名（オプション）
  • prompt: カスタムプロンプト（オプション）
  • thinking: 思考プロセスを表示するかどうか（オプション、デフォルトはfalse）

2. ローカルファイルから画像を解析

• ツール名: analyze_image_from_path
• 説明: ローカルファイルパスから画像を読み込んで解析し、手順書用の説明文を生成します
• パラメータ:
  • imagePath: 解析する画像のファイルパス（必須）
  • provider: 使用するプロバイダー（"openai" または "gemini"、デフォルトは "gemini"）
  • modelName: 使用するモデル名（オプション）
  • prompt: カスタムプロンプト（オプション）
  • thinking: 思考プロセスを表示するかどうか（オプション、デフォルトはfalse）

使用可能なモデル

OpenAI

• gpt-4o-mini（説明文生成用）
• gpt-o3-mini（思考プロセス用）

Google Gemini

• gemini-2.0-flash-001

レスポンス形式

{
  "description": "画像の説明文",
  "model": "使用されたモデル名",
  "provider": "使用されたプロバイダー名",
  "thinking": "思考プロセスの説明（thinkingがtrueの場合のみ）"
}

エラーレスポンス

{
  "error": "Internal server error",
  "details": "エラーの詳細メッセージ"
}