Sharp MCP (Great Sumini)

夏普MCP

Sharp MCP Banner

](https://www.npmjs.com/package/sharp-mcp)  ](https://nodejs.org/) 

用于图像会话管理和处理的MCP（模型上下文协议）服务器。提供用于在会话中存储图像以及提取图像元数据和颜色的工具。

特性

Image Processing Workflow

• 创建会话：将base64图像存储在具有唯一ID的内存会话中
• create_session_by_path：从图像文件路径创建会话（自动base64转换）
• list_session：列出所有活动的映像会话
• get_dimensions：获取图像尺寸和MIME类型
• 选择颜色：从指定区域提取平均颜色
• 拆除背景：使用基于ML的分割从图像中删除背景
• 提取区域：从图像中裁剪矩形区域
• 压缩图像：通过格式转换（JPEG、PNG、WebP）压缩图像
• 使用TypeScript构建类型安全
• 用途 锋利 用于高性能图像处理

安装

NPM

npm install -g sharp-mcp

铁匠铺

通过以下方式自动为任何客户端安装Sharp MCP 铁匠铺:

npx -y @smithery/cli@latest install sharp-mcp --client 

可用客户端： cursor, claude, vscode, windsurf, cline, zed等等。

MCP客户端集成

Sharp MCP可以与支持模型上下文协议（MCP）的各种AI编码助手和IDE集成。

需求

• Node.js>=v18.0.0
• MCP兼容客户端（Cursor、Claude Code、VS Code、Windsurf等）

Install in Cursor

首选 Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server

将以下配置添加到您的 ~/.cursor/mcp.json 文件：

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

Install in Claude Code

运行此命令：

claude mcp add sharp -- npx -y sharp-mcp

Install in VS Code

将此添加到您的VS Code MCP配置文件中。看 VS代码MCP文档 了解更多信息。

"mcp": {
  "servers": {
    "sharp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sharp-mcp"]
    }
  }
}

Install in Windsurf

将此添加到您的Windsurf MCP配置文件中：

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

Install in Claude Desktop

打开Claude Desktop开发人员设置并编辑您的 claude_desktop_config.json 文件：

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

Install in OpenAI Codex

将此添加到您的 codex.toml 或 ~/.codex/config.toml 文件：

[mcp_servers.sharp]
command = "npx"
args = ["-y", "sharp-mcp"]

可用工具

创建会话

使用提供的映像有效负载创建新会话，并返回唯一的会话ID。

参数：

• image_payload （字符串，必填）：Base64编码图像数据
• description （字符串，可选）：图像的可选描述

退货：

{ "sessionId": "img_abc123xyz" }

例子：

{
  "image_payload": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "description": "Screenshot of the homepage"
}

create_session_by_path

通过从指定的绝对文件路径读取图像来创建新会话。自动将文件转换为base64并验证其是否为有效图像。

参数：

• path （string，必填）：图像文件的绝对路径
• description （字符串，可选）：图像的可选描述

退货：

{
  "sessionId": "img_abc123xyz",
  "source_path": "/path/to/image.png",
  "file_size": 46849
}

例子：

{
  "path": "/Users/username/images/screenshot.png",
  "description": "Homepage screenshot"
}

错误响应：

• 相对路径： Path must be absolute. Received relative path: "./image.png"
• 找不到文件： File not found: "/path/to/image.png"
• 无效图像： Invalid or corrupted image file: "/path/to/file.txt"

list_session

列出所有活动会话及其会话ID、图像有效载荷和描述。

参数： 无

退货：

[
  {
    "sessionId": "img_abc123xyz",
    "image_payload": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
    "description": "Screenshot of the homepage"
  }
]

get_dimensions

获取会话中存储的图像的维度和MIME类型。

参数：

• sessionId （string，必填）：从create_session或create_session_by_path返回的会话ID

退货：

{
  "width": 1920,
  "height": 1080,
  "mimeType": "image/png"
}

错误响应（无效会话）：

Invalid or non-existent session ID. Please call create_session first to obtain a valid session ID.

选择颜色

从以指定坐标为中心的方形区域拾取平均颜色。

参数：

• sessionId （string，必填）：从create_session返回的会话ID
• x （数字，必填）：中心点的X坐标
• y （数字，必填）：中心点的Y坐标
• radius （数字，可选，默认值：5）：采样区域的半径。采样区域将是一个（半径×2）大小的正方形。

退货：

{
  "r": 255,
  "g": 128,
  "b": 64,
  "hex": "#FF8040"
}

错误响应（超出界限）：

Coordinates (2000, 500) exceed image bounds (1920x1080).

拆除背景

使用基于ML的分割从图像中删除背景。返回具有透明度的PNG。由...驱动 @imgly/背景移除节点 用于精确的对象检测。

参数：

• sessionId （string，必填）：从create_session返回的会话ID
• output_path （string，可选）：保存输出PNG文件的绝对路径。如果未提供，则返回base64有效载荷。

返回（不带output_path）：

{
  "image_payload": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "mime_type": "image/png"
}

返回（带output_path）：

{
  "path": "/path/to/output.png"
}

例子：

{
  "sessionId": "img_abc123xyz"
}

注： 由于下载并缓存了ML模型文件（~10-50MB），第一次运行可能需要更长的时间。

之前和之后：

提取区域

从会话中存储的图像中提取（裁剪）矩形区域。将裁剪后的图像作为文件或base64有效载荷返回。

参数：

• sessionId （string，必填）：从create_session返回的会话ID
• x （数字，必填）：裁剪区域左上角的X坐标
• y （数字，必填）：裁剪区域左上角的Y坐标
• width （数字，必填）：作物区域的宽度
• height （数字，必填）：作物区域的高度
• output_path （字符串，可选）：保存裁剪图像的绝对路径。如果未提供，则返回base64有效载荷。

返回（不带output_path）：

{
  "base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "mimeType": "image/png"
}

返回（带output_path）：

{
  "success": true,
  "path": "/path/to/cropped.png"
}

例子：

{
  "sessionId": "img_abc123xyz",
  "x": 100,
  "y": 50,
  "width": 200,
  "height": 150,
  "output_path": "/path/to/cropped.png"
}

错误响应：

• 越界： Region (100, 50, 200x150) exceeds image bounds (150x100)
• 无效坐标： Invalid coordinates: x and y must be non-negative values.
• 无效尺寸： Invalid dimensions: width and height must be positive values.

压缩图像

压缩具有指定格式和质量的图像。支持JPEG、PNG和WebP格式。将压缩图像作为文件或base64有效载荷返回。

参数：

• sessionId （string，必填）：从create_session返回的会话ID
• format （字符串，可选）：输出格式：“jpeg”、“png”或“webp”。如果未指定，则保留原始格式。
• quality （数字，可选，默认值：80）：压缩质量（1-100）。值越高意味着质量越好，但文件大小越大。
• output_path （string，可选）：保存压缩图像的绝对路径。如果未提供，则返回base64有效载荷。

返回（不带output_path）：

{
  "base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "mimeType": "image/jpeg",
  "format": "jpeg",
  "originalSize": 245632,
  "compressedSize": 98234,
  "compressionRatio": "60.01%"
}

返回（带output_path）：

{
  "success": true,
  "path": "/path/to/compressed.jpg",
  "format": "jpeg",
  "originalSize": 245632,
  "compressedSize": 98234,
  "compressionRatio": "60.01%"
}

例子：

{
  "sessionId": "img_abc123xyz",
  "format": "webp",
  "quality": 75,
  "output_path": "/path/to/output.webp"
}

注： 对于PNG格式，质量参数转换为压缩级别（质量100→ 级别0，质量0→ 9级）。

使用示例

示例1：分析图像

在光标/克劳德代码中：

Read the screenshot at ./screenshot.png, create a session with it,
and tell me its dimensions.

示例2：从UI提取颜色

在光标/克劳德代码中：

I have a UI screenshot. Create a session with it and pick the colors
at these coordinates: (100, 50), (200, 150), (300, 200).

示例3：获取图像元数据

在光标/克劳德代码中：

Load ./logo.png into a session and get its size and format.

示例4：从图像中删除背景

在光标/克劳德代码中：

Create a session with ./product-photo.jpg and remove the background.
Save the result to ./product-transparent.png

示例5：压缩和转换图像格式

在光标/克劳德代码中：

Load ./large-image.png into a session and compress it to WebP format
with 75% quality. Save to ./optimized.webp

命令行用法

直接运行服务器：

# Using stdio transport (default)
sharp-mcp

# Using HTTP transport
sharp-mcp --transport http --port 5000

CLI选项：

• --transport ：传输类型（默认值：stdio）
• --port ：HTTP传输端口（默认值：5000）

发展

# Install dependencies
npm install

# Run in development mode
npm run dev

# Run tests
npm test

# Build
npm run build

# Type check
npm run typecheck

# Lint
npm run lint

建筑

Architecture Diagram

该项目采用模块化架构：

• 服务/：会话存储和图像处理服务

- session-store.ts：内存会话管理 - image-processor.ts：基于Sharp的图像分析

• 工具/：MCP工具实现

- create-session.ts：从base64创建会话 - create-session-by-path.ts：从文件路径创建会话 - list-session.ts：会话列表 - get-image-size.ts：图像维度提取（get_dimensions） - pick-color.ts：颜色提取 - remove-background.ts：基于ML的背景删除 - extract-region.ts：图像裁剪 - compress-image.ts：图像压缩

• utils/：共享公用设施

- validation.ts：会话ID验证

• server.ts：主MCP服务器设置和配置

支持的图像格式

• JPEG（.jpg、.JPEG）
• PNG（.PNG）
• GIF（.GIF）
• WebP（.WebP）
• TIFF（.TIFF）
• AVIF（.AVIF）

许可证

麻省理工学院

贡献

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作者

choesumin