AI导哈

图像抓取处理器

AI驱动的图像抓取和处理工具，支持GPU加速的背景移除和文本移除功能。

  • by Tai-DT
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Tai-DT/image-scraper-mcp

使用说明

带GPU处理的图像刮刀MCP

AI驱动的图像抓取器和处理器，GPU加速背景去除和文本去除。

特性

  • 🌐 Web剪贴 -从网站中提取图像和产品数据
  • 🎨 GPU处理 -通过谷歌Colab删除背景+文本
  • 🚀 MCP服务器 -模型上下文协议集成
  • ⚡ 快速 -Colab上的GPU T4加速

快速开始

1.本地MCP服务器

npm install
npm run build

2.谷歌Colab设置

选项A：从GitHub打开（推荐）

  1. 首选 colab.research.google.com
  2. File → 开放笔记本→ GitHub选项卡
  3. 输入： YOUR_GITHUB_USERNAME/YOUR_REPO_NAME
  4. 选择 colab_image_processor.ipynb
  5. 运行时→ 更改运行时类型→ GPU（T4）
  6. 运行所有单元格

选项B：手动上传

  1. 下载 colab_image_processor.ipynb
  2. 上传到Colab
  3. 启用GPU运行时

3.配置MCP

export COLAB_API_URL="https://your-ngrok-url.ngrok-free.dev"

工具

  • scrape_images -删除图像URL
  • scrape_products -提取产品详细信息
  • scrape_product_detail_images -高质量图像
  • download_images -下载到本地
  • process_images -本地处理（Node.js）
  • process_images_colab -GPU处理（Colab）

开发工作流程

更新Colab笔记本

  1. 编辑 colab_image_processor.ipynb 本地
  2. 提交并推送到GitHub
  3. Colab:文件→ 从GitHub重新加载
  4. 更改自动同步！
git add colab_image_processor.ipynb
git commit -m "Update image processing"
git push

建筑

Local MCP Server (Node.js)
    ↓
Scrapes images
    ↓
Downloads locally
    ↓
Sends to Colab API (via ngrok)
    ↓
GPU Processing (EasyOCR + rembg)
    ↓
Returns processed images

需求

  • Node.js 16+
  • 谷歌Colab帐户
  • Ngrok帐户（免费等级OK）

许可证

麻省理工学院

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