PicEte MCP 統合ガイド

Claude Code、Cursor、Claude Desktop、またはMCP互換のAIクライアントでPicEteの画像処理ツールを使用しましょう。

MCPとは？

Model Context Protocol（MCP）は、AIエージェント（Claude Code、Cursorなど）が外部ツールを直接呼び出せるようにするオープン標準です。picete-mcpを使えば、AIが画像を処理（圧縮、変換、リサイズ、色抽出など）できるようになります。ターミナルを離れず、サーバーにアップロードする必要もありません。

すべての処理は Sharp によってローカルで実行されます。データがマシンの外部に出ることは一切なく、PicEteと同じプライバシー保証が適用されます。

クイックスタート

以下の1コマンドでインストールして実行できます（サインアップ不要、テスト用の設定も不要）：

npx -y picete-mcp

npm パッケージ：picete-mcp@1.0.0

プラットフォーム設定

お使いのAIクライアントのMCP設定に以下を追加してください：

Claude Desktop

claude_desktop_config.json を編集：

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

Cursor

プロジェクトルートの .cursor/mcp.json を編集：

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

Claude Code

~/.claude/settings.json を編集：

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

利用可能なツール

picete-mcpは 13のツール を2つのカテゴリで提供します：

アトミックツール

ツール	機能	主なパラメータ
`convert`	フォーマット変換	source, format (jpeg/png/webp/gif), quality
`resize`	画像リサイズ	source, width, height, fit, keep_aspect_ratio
`compress`	ファイルサイズ圧縮	source, quality, target_format, max_size_bytes
`extract-colors`	主要色の抽出	source, color_count（デフォルト5）
`image-to-base64`	Base64/データURL変換	source, format, data_url
`split-image`	グリッドタイル分割	source, rows, cols, overlap_px
`metadata`	画像メタデータ取得	source
`batch`	複数処理の連鎖実行	sources[], operations[]

スマートツール

ツール	機能	主なパラメータ
`optimize-for-web`	ワンクリックWeb最適化	source, max_width, quality, output_format
`prepare-for-vision-api`	AI Vision前処理＋トークン見積もり	source, max_longest_side, quality
`favicon`	ファビコンスイート生成（ico + png）	source, output_dir
`compare-images`	画像比較（MSE/SSIM/差分）	source1, source2, metric
`collage`	画像の連結	sources[], direction, gap
`instagram-split`	Instagramカルーセル用に分割	source, tiles, ratio
`social-media-crop`	セーフゾーンで切り抜き	source, platform

使用例

自然言語でAIに指示すれば、自動的に適切なツールが呼び出されます：

あなたの質問	呼び出されるツール
"この画像を200KB以下に圧縮して"	compress
"このPNGをWebPに変換して"	convert
"この写真を幅1200pxにリサイズして"	resize
"このロゴからすべてのファビコンサイズを生成して"	favicon
"この画像に含まれる色は？"	extract-colors
"この画像をWebサイト用に最適化して"	optimize-for-web
"この画像をGPT-4 Vision用に前処理して"	prepare-for-vision-api
"この画像を3×3のグリッドに分割して"	split-image
"この2つのスクリーンショットを比較して"	compare-images
"この画像のメタデータを取得して"	metadata
"これらの画像を横に連結して"	collage
"これをBase64に変換して"	image-to-base64
"この10枚の画像を一括でリサイズ＆圧縮して"	batch
"これをInstagramカルーセル用に分割して"	instagram-split
"これを私のFacebookカバー用に切り抜いて"	social-media-crop

開発

# クローンしてビルド
git clone https://github.com/0000wei/picete-mcp.git
cd picete-mcp
npm install
npm run build

# MCPサーバーを起動
npm start

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