PicEte MCP-Integrationsleitfaden

Nutzen Sie PicEtes Bildverarbeitungswerkzeuge von Claude Code, Cursor, Claude Desktop oder jedem MCP-kompatiblen KI-Client.

Was ist MCP?

Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der es KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor) ermöglicht, externe Werkzeuge direkt aufzurufen. Mit picete-mcp kann Ihre KI Bilder verarbeiten – komprimieren, konvertieren, skalieren, Farben extrahieren – ohne das Terminal zu verlassen und ohne Bilder auf einen Server hochzuladen.

Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal über Sharp. Keine Daten verlassen Ihren Rechner. Gleiche Datenschutzgarantie wie PicEte.

Schnellstart

Installieren und ausführen mit einem einzigen Befehl (keine Anmeldung, keine Konfiguration für Tests erforderlich):

npx -y picete-mcp

npm Paket: picete-mcp@1.0.0

Plattform-Konfiguration

Fügen Sie Folgendes zur MCP-Konfiguration Ihres KI-Clients hinzu:

Claude Desktop

Bearbeiten Sie claude_desktop_config.json:

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

Cursor

Bearbeiten Sie .cursor/mcp.json im Stammverzeichnis Ihres Projekts:

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

Claude Code

Bearbeiten Sie ~/.claude/settings.json:

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

Verfügbare Werkzeuge

picete-mcp bietet 13 Werkzeuge in zwei Kategorien:

Einzelfunktionen

Tool	Funktion	Wichtige Parameter
`convert`	Formatkonvertierung	source, format (jpeg/png/webp/gif), quality
`resize`	Bild skalieren	source, width, height, fit, keep_aspect_ratio
`compress`	Dateigröße komprimieren	source, quality, target_format, max_size_bytes
`extract-colors`	Dominante Farben extrahieren	source, color_count (Standard 5)
`image-to-base64`	In Base64/Data-URL konvertieren	source, format, data_url
`split-image`	In Rasterkacheln aufteilen	source, rows, cols, overlap_px
`metadata`	Bildmetadaten abrufen	source
`batch`	Mehrere Operationen verketten	sources[], operations[]

Intelligente Werkzeuge

Tool	Funktion	Wichtige Parameter
`optimize-for-web`	Web-Optimierung mit einem Klick	source, max_width, quality, output_format
`prepare-for-vision-api`	KI-Vorverarbeitung + Token-Schätzung	source, max_longest_side, quality
`favicon`	Favicon-Suite generieren (ico + png)	source, output_dir
`compare-images`	Zwei Bilder vergleichen (MSE/SSIM/diff)	source1, source2, metric
`collage`	Bilder zusammenfügen	sources[], direction, gap
`instagram-split`	In Instagram-Karussell aufteilen	source, tiles, ratio
`social-media-crop`	Mit Sicherheitszonen zuschneiden	source, platform

Anwendungsbeispiele

Fragen Sie Ihre KI in natürlicher Sprache – sie ruft automatisch das richtige Werkzeug auf:

Ihre Eingabe	Verwendetes Tool
„Komprimiere dieses Bild auf unter 200 KB“	compress
„Konvertiere dieses PNG in WebP“	convert
„Skaliere dieses Foto auf 1200 px Breite“	resize
„Generiere alle Favicon-Größen aus diesem Logo“	favicon
„Welche Farben sind in diesem Bild?“	extract-colors
„Optimiere dieses Bild für meine Webseite“	optimize-for-web
„Bereite dieses Bild für GPT-4 Vision vor“	prepare-for-vision-api
„Teile dieses Bild in ein 3×3-Raster auf“	split-image
„Vergleiche diese beiden Screenshots“	compare-images
„Rufe die Metadaten dieses Bildes ab“	metadata
„Füge diese Bilder horizontal zusammen“	collage
„Konvertiere dies in Base64“	image-to-base64
„Stapelverarbeitung: 10 Bilder skalieren und komprimieren“	batch
"Teile dies für ein Instagram-Karussell auf"	instagram-split
"Schneide dies für mein Facebook-Titelbild zu"	social-media-crop

Entwicklung

# Repository klonen und bauen
git clone https://github.com/0000wei/picete-mcp.git
cd picete-mcp
npm install
npm run build

# MCP-Server starten
npm start

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