图像搜索分析工具

谷歌图片搜索MCP

基于Python的MCP（模型上下文协议）服务器，提供使用Google图像搜索搜索、下载和分析图像的工具。

特性

• 使用Google Image Search API搜索图像
• 将图像下载到本地存储
• 根据自定义条件分析图像搜索结果
• 计算图像的相关性得分
• 根据图像质量和相关性提供建议

安装

1. 克隆存储库
2. 安装 紫外线 （如果需要，只需一次）
3. 创建虚拟环境： （仅一次）
   复制

   uv venv
   

4. 激活虚拟环境：

Linux/macOS：

source .venv/bin/activate

窗户：

.venv\Scripts\activate

4. 安装依赖项：

Linux/macOS：

uv pip install -r requirements.txt

窗户：

uv pip install -r requirements.txt

5. 创建一个 .env 使用SerpAPI密钥的文件： （在此处获取密钥：https://serpapi.com/dashboard)
   复制

   SERP_API_KEY=your_api_key_here
   

用法

您可以运行服务器：

uv run main.py

或使用检查器测试MCP服务器：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py

运行服务器：

uv run main.py

在VSCode中，将此MCP服务器配置添加到您的 mcp-servers.json 文件：

{
  "servers": {
    "search-images": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\Users\\YOURUSERNAME\\google-image-search-mcp-python",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

服务器提供以下工具：

1. search_images_tool：使用谷歌图片搜索搜索图片

   • 参数：
     • query：查找图像的搜索查询
     • limit：要返回的最大结果数（默认值：10）

2. download_image_tool：将图像下载到本地目录

   • 参数：
     • image_url：要下载的图像的URL
     • output_path：应保存图像的目录路径
     • filename：下载映像的文件名（包括扩展名）

3. analyze_images_tool：分析图像搜索结果以找到最相关的结果

   • 参数：
     • search_results：要分析的图像搜索结果数组
     • criteria：选择最佳图像的标准（例如，“专业”、“丰富多彩”等）

例子

提示：

使用你的搜索图片工具搜索5张关于“可爱的猫”的图片，分析它们并下载其中最好的3张。/gatitos/

代码

# Search for images
results = await search_images_tool("cute puppies", limit=5)

# Download an image
saved_path = await download_image_tool(
    image_url="https://example.com/image.jpg",
    output_path="./images",
    filename="puppy.jpg"
)

# Analyze search results
analysis = await analyze_images_tool(
    search_results=results,
    criteria="high quality professional"
)

错误处理

当出现问题时，这些工具会提供详细的错误消息。所有错误都会记录到stderr中，并以结构化格式返回，其中包含 isError 旗帜。

依赖项

• mcp服务器：用于mcp服务器功能
• python dotenv：用于环境变量管理
• aiohttp：用于异步HTTP请求