Guide d'intégration MCP PicEte

Utilisez les outils de traitement d'images PicEte depuis Claude Code, Cursor, Claude Desktop ou tout client IA compatible MCP.

Qu'est-ce que MCP ?

Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui permet aux agents IA (comme Claude Code, Cursor) d'appeler directement des outils externes. Avec picete-mcp, votre IA peut traiter des images — compresser, convertir, redimensionner, extraire les couleurs — sans quitter votre terminal et sans téléchargement vers un serveur.

Tout le traitement s'exécute localement via Sharp. Aucune donnée ne quitte votre machine. Même garantie de confidentialité que PicEte.

Démarrage rapide

Installez et exécutez avec une seule commande (pas d'inscription, pas de configuration nécessaire pour tester) :

npx -y picete-mcp

npm Package : picete-mcp@1.0.0

Configuration par plateforme

Ajoutez ce qui suit à la configuration MCP de votre client IA :

Claude Desktop

Modifiez claude_desktop_config.json :

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

Cursor

Modifiez .cursor/mcp.json à la racine de votre projet :

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

Claude Code

Modifiez ~/.claude/settings.json :

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

Outils disponibles

picete-mcp fournit 13 outils répartis en deux catégories :

Outils atomiques

Outil	Fonction	Paramètres clés
convert	Conversion de format	source, format (jpeg/png/webp/gif), quality
resize	Redimensionnement d'image	source, width, height, fit, keep_aspect_ratio
compress	Compression de taille de fichier	source, quality, target_format, max_size_bytes
extract-colors	Extraction des couleurs dominantes	source, color_count (défaut 5)
image-to-base64	Conversion en base64/data URL	source, format, data_url
split-image	Découpage en grille de tuiles	source, rows, cols, overlap_px
metadata	Obtention des métadonnées d'image	source
batch	Enchaînement de plusieurs opérations	sources[], operations[]

Outils intelligents

Outil	Fonction	Paramètres clés
optimize-for-web	Optimisation web en un clic	source, max_width, quality, output_format
prepare-for-vision-api	Prétraitement Vision IA + estimation de tokens	source, max_longest_side, quality
favicon	Génération de suite favicon (ico + png)	source, output_dir
compare-images	Comparaison de deux images (MSE/SSIM/diff)	source1, source2, metric
collage	Assemblage d'images	sources[], direction, gap
instagram-split	Diviser en carrousel Instagram	source, tiles, ratio
social-media-crop	Recadrer avec des zones de sécurité	source, platform

Exemples d'utilisation

Demandez à votre IA en langage naturel — elle appellera automatiquement le bon outil :

Vous dites	Outil appelé
"Compresse cette image à moins de 200 Ko"	compress
"Convertis ce PNG en WebP"	convert
"Redimensionne cette photo à 1200 px de large"	resize
"Génère toutes les tailles de favicon à partir de ce logo"	favicon
"Quelles sont les couleurs de cette image ?"	extract-colors
"Optimise cette image pour mon site web"	optimize-for-web
"Prépare cette image pour GPT-4 Vision"	prepare-for-vision-api
"Découpe cette image en une grille 3x3"	split-image
"Compare ces deux captures d'écran"	compare-images
"Obtiens les métadonnées de cette image"	metadata
"Assemble ces images horizontalement"	collage
"Convertis ceci en base64"	image-to-base64
"Redimensionne et compresse ces 10 images par lots"	batch
"Divise ceci pour un carrousel Instagram"	instagram-split
"Recadre ceci pour ma couverture Facebook"	social-media-crop

Développement

# Cloner et construire
git clone https://github.com/0000wei/picete-mcp.git
cd picete-mcp
npm install
npm run build

# Démarrer le serveur MCP
npm start

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