使用说明

映像到WebP MCP服务器

FastMCP服务器，提供图像转换工具，将图像转换为WebP格式，并具有可选的调整大小功能。

特性

单张图像转换：将一个图像转换为WebP格式
批量图像转换：在单个请求中转换多个图像
可选调整大小：调整图像大小，同时保持纵横比
质量控制：可调节的WebP质量设置
HTTP传输：可通过HTTP访问，便于集成

工具

1. `convert_image`

将单个图像转换为WebP格式，并可选择调整大小。

参数：

image_path （str）：输入图像的路径
quality （int，默认值=80）：WebP质量（0-100）
width （可选[int]）：目标宽度（如果未指定高度，则保持纵横比）
height （可选[int]）：目标高度（如果未指定宽度，则保持纵横比）

退货： 包含转换详细信息的词典

2. `bulk_convert`

在单个请求中将多个图像转换为WebP格式。

参数：

image_paths （List[str]）：输入图像的路径列表
quality （int，默认值=80）：WebP质量（0-100）
width （可选[int]）：所有图像的目标宽度
height （可选[int]）：所有图像的目标高度

退货： 每个图像的转换详细信息字典列表

安装

先决条件

Python 3.11+
pip或uv包管理器

再进行

使用pip：

pip install fastmcp pillow

使用紫外线：

uv pip install fastmcp pillow

用法

运行服务器

地方发展

python image_webp_mcp_server.py

服务器将于启动 http://0.0.0.0:8000/mcp

使用Docker

构建Docker镜像：

docker build -t image-webp-mcp-server .

运行容器：

docker run -p 8000:8000 -v /path/to/your/images:/images image-webp-mcp-server

示例用法

服务器运行后，您可以使用任何兼容MCP的客户端访问工具：

转换单张图像

{
  "tool": "convert_image",
  "arguments": {
    "image_path": "/path/to/image.jpg",
    "quality": 85,
    "width": 800
  }
}

批量转换图像

{
  "tool": "bulk_convert",
  "arguments": {
    "image_paths": [
      "/path/to/image1.jpg",
      "/path/to/image2.png",
      "/path/to/image3.gif"
    ],
    "quality": 80,
    "width": 1200,
    "height": 800
  }
}

支持的图像格式

服务器支持PIL（Python成像库）可以处理的所有图像格式：

JPEG图像
便携式网络图形
图形交换格式
位图
标签式图像文件格式
更多

配置

质量设置

0-100：WebP质量级别
80：默认质量（大小和质量的良好平衡）
更高的值：质量更好，文件大小更大
低值：文件大小更小，质量降低

调整行为大小

如果两者都有 width 和 height 指定：图像大小调整为精确尺寸
要是…就好了 width 指定：计算高度以保持纵横比
要是…就好了 height 指定：计算宽度以保持纵横比
如果两者均未指定：则保留原始尺寸

错误处理

服务器在转换过程中优雅地处理错误：

文件路径无效
不支持的图像格式
文件权限问题
内存限制

响应中返回错误，并带有描述性消息。

发展

项目结构

image-webp-mcp-server/
├── image_webp_mcp_server.py  # Main server file
├── Dockerfile                # Docker configuration
├── requirements.txt          # Python dependencies
└── README.md                # This file

贡献

分叉存储库
创建要素分支
进行更改
如果适用，添加测试
提交拉取请求

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

致谢

内置于 FastMCP
图像处理由枕头

使用说明

映像到WebP MCP服务器

特性

工具

1. convert_image

2. bulk_convert

安装