Gyazo MCP Server Integration

Hvad gør “Gyazo” MCP Server?

Gyazo MCP (Model Context Protocol) Server er et TypeScript-baseret værktøj, der gør det muligt for AI-assistenter at tilgå og interagere med Gyazo-billeder problemfrit via Model Context Protocol. Den fungerer som bro mellem AI-klienter og Gyazo-billedhosting, så Gyazo-billeder eksponeres som ressourcer og tilbyder forskellige værktøjer til at søge, hente, uploade og håndtere billedindhold og metadata. Ved at integrere Gyazo i udviklingsarbejdsgange giver denne MCP-server AI-assistenter mulighed for at automatisere opgaver som at hente de seneste skærmbilleder, søge billeder via nøgleord eller metadata og uploade nye billeder – alt imens vigtige kontekstuelle oplysninger som OCR-data og billedoprindelse bevares. Dette øger produktiviteten og muliggør rigere, billeddrevne AI-interaktioner i miljøer, der understøtter MCP.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i repository’et.

Liste over Ressourcer

• Gyazo-billeder via gyazo-mcp:// URI’er
  Tilgå og opfør Gyazo-billeder som standardiserede ressourcer.
• Billedmetadata
  Hver billedressource indeholder metadata som titel, beskrivelse, app og URL.
• Billedindhold (originalt format)
  Giver adgang til det originale billedindhold (JPEG, PNG, osv.).
• OCR-data
  Hvis tilgængeligt, inkluderes OCR-tekst (optisk tegngenkendelse) tilknyttet billedet.

Liste over Værktøjer

• gyazo_search
  Udfør fritekstsøgninger på billeder uploadet af brugere på Gyazo. Søg via nøgleord, titel, app, URL eller datointerval; understøtter paginering og returnerer matchende billed-URI’er med metadata.
• gyazo_image
  Hent specifikt billedindhold og metadata fra Gyazo via billede-ID eller URL.
• gyazo_latest_image
  Hent det nyeste billede fra Gyazo, inkl. billedindhold, metadata og evt. OCR-tekst.
• gyazo_upload
  Upload et nyt billede til Gyazo med base64-kodede data, med valgfri metadata som titel, beskrivelse, referer-URL og app-navn; returnerer et permalink og billede-ID.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• Automatisk hentning af skærmbilleder
  Udviklere eller AI-agenter kan automatisk hente de nyeste skærmbilleder taget med Gyazo til dokumentation, fejlrapportering eller deling af visuelle fremskridt.
• Billedsøgning og -opdagelse
  Muliggør søgning i en brugers Gyazo-bibliotek efter relevante billeder via nøgleord, metadata eller OCR-tekst, hvilket hjælper med hurtig adgang til visuelle aktiver.
• Billedupload og annotering
  Gør det muligt at uploade nye billeder programmæssigt fra lokale eller eksterne kilder, mens der tilføjes kontekstuel metadata for organisering og samarbejde.
• Metadataudtræk og -organisering
  Hent og udnyt detaljeret metadata (f.eks. titler, beskrivelser og app-kilder) til katalogisering eller integration af billeder i eksterne systemer.
• AI-drevne visuelle arbejdsgange
  Integrér Gyazo-billeder i AI-baserede arbejdsgange til opgaver som visuel analyse, indholdsgenerering eller berigelse med OCR-data.

Sådan sætter du det op

Windsurf

Ingen Windsurf-specifikke instruktioner er tilgængelige i repository’et.

Claude

1. Forudsætning: Få din Gyazo API-adgangsnøgle og sæt den som miljøvariablen GYAZO_ACCESS_TOKEN.
2. Find din Claude Desktop konfigurationsfil:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tilføj Gyazo MCP Server-konfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "gyazo-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["@notainc/gyazo-mcp-server"],
         "env": {
           "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "din-access-token-her"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Verificér, at MCP-serveren er forbundet og kører.

Sikring af API-nøgler

• API-nøgler sikres via miljøvariabler i konfigurationen:

  "env": {
    "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "din-access-token-her"
  }
  

Cursor

Ingen Cursor-specifikke instruktioner er tilgængelige i repository’et.

Cline

Ingen Cline-specifikke instruktioner er tilgængelige i repository’et.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "gyazo-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dimmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “gyazo-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Roots-support: ⛔ (Ingen omtale i tilgængelig dokumentation/repository)

Baseret på tilgængelig dokumentation og repository-indhold eksponerer Gyazo MCP Server tydeligt sine kerneværktøjer og ressourcer, giver klare opsætningsinstruktioner til Claude og bruger sikker håndtering af API-nøgler. Dog mangler der information for andre platforme (Windsurf, Cursor, Cline), ingen prompt-skabeloner eller roots/sampling-info og begrænsede eksplicitte ressourcetitler udover billeder.

Samlet set, for et typisk billedcentreret MCP-brugsscenarie, er dette repository solidt til Claude-integration, men ville have fordel af mere tværplatforms- og avanceret MCP-funktionsdokumentation.

MCP-score

Vores vurdering:
Jeg vil give Gyazo MCP Server 6/10 for generel MCP-servernytte. Den er veldokumenteret til Claude og har nyttige værktøjer til Gyazo-billedarbejdsgange, men mangler prompt-skabeloner, tværplatforms-instruktioner og eksplicit support for avancerede MCP-funktioner som roots og sampling, hvilket begrænser dens alsidighed til bredere MCP-brug.