Integrazione Gyazo MCP Server

Cosa fa il server “Gyazo” MCP?

Il Gyazo MCP (Model Context Protocol) Server è uno strumento basato su TypeScript che permette agli assistenti AI di accedere e interagire con le immagini Gyazo in modo trasparente tramite il Model Context Protocol. Agisce da ponte tra i client AI e il servizio di hosting immagini Gyazo, esponendo le immagini Gyazo come risorse e fornendo vari strumenti per la ricerca, il recupero, il caricamento e la gestione di contenuti e metadati delle immagini. Integrando Gyazo nei flussi di sviluppo, questo MCP server consente agli assistenti AI di automatizzare attività come il recupero di screenshot recenti, la ricerca di immagini per parola chiave o metadati e il caricamento di nuove immagini, preservando informazioni contestuali importanti come dati OCR e provenienza dell’immagine. Questo incrementa la produttività e consente interazioni AI più ricche e basate sulle immagini in ambienti che supportano MCP.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

• Immagini Gyazo tramite URI gyazo-mcp://
  Accedi e elenca immagini Gyazo come risorse standardizzate.
• Metadati delle Immagini
  Ogni risorsa immagine include metadati come titolo, descrizione, app e URL.
• Contenuto dell’Immagine (formato originale)
  Fornisce accesso al contenuto originale dell’immagine (JPEG, PNG, ecc.).
• Dati OCR
  Se disponibili, viene incluso il testo OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) associato all’immagine.

Elenco degli Strumenti

• gyazo_search
  Esegue ricerche full-text per le catture caricate dagli utenti su Gyazo. Ricerca per parola chiave, titolo, app, URL o intervallo di date; supporta la paginazione e restituisce URI delle immagini corrispondenti con metadati.
• gyazo_image
  Recupera contenuto e metadati di una specifica immagine da Gyazo tramite ID o URL dell’immagine.
• gyazo_latest_image
  Recupera l’immagine più recente da Gyazo, inclusi contenuto, metadati e testo OCR se disponibile.
• gyazo_upload
  Carica una nuova immagine su Gyazo utilizzando dati codificati in base64, con metadati opzionali come titolo, descrizione, URL referer e nome app; restituisce un permalink URL e l’ID dell’immagine.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Recupero Screenshot Automatizzato
  Sviluppatori o agenti AI possono recuperare automaticamente gli screenshot più recenti fatti con Gyazo, per documentazione, segnalazione bug o condivisione di progressi visivi.
• Ricerca e Scoperta di Immagini
  Permette la ricerca nella libreria Gyazo dell’utente di immagini rilevanti tramite parole chiave, metadati o testo OCR, facilitando l’accesso rapido ad asset visivi.
• Caricamento e Annotazione di Immagini
  Consente il caricamento programmato di nuove immagini da fonti locali o remote, aggiungendo metadati contestuali per organizzazione e collaborazione.
• Estrazione e Organizzazione Metadati
  Recupera e utilizza metadati dettagliati (come titoli, descrizioni e app di origine) per catalogazione o integrazione delle immagini in sistemi esterni.
• Flussi di Lavoro Visivi Guidati dall’AI
  Integra immagini Gyazo in flussi di lavoro AI per analisi visiva, generazione di contenuti o arricchimento con dati OCR.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione specifica per Windsurf è fornita nel repository.

Claude

1. Prerequisito: Ottieni il tuo token di accesso API Gyazo e impostalo come variabile d’ambiente GYAZO_ACCESS_TOKEN.
2. Individua il file di configurazione di Claude Desktop:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Aggiungi la configurazione del Gyazo MCP Server:

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

4. Salva il file e riavvia Claude Desktop.
5. Verifica che il server MCP sia connesso e operativo.

Protezione delle Chiavi API

• Le chiavi API sono protette tramite variabili d’ambiente nella configurazione:

  "env": {
    "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "il-tuo-access-token-qui"
  }
  

Cursor

Nessuna istruzione specifica per Cursor è fornita nel repository.

Cline

Nessuna istruzione specifica per Cline è fornita nel repository.

Come usare questo MCP nei flussi

Uso di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "gyazo-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://iltuomcpserver.esempio/percorsoalserver/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “gyazo-mcp-server” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Supporto roots: ⛔ (Nessun riferimento nella documentazione/repository disponibile)

Sulla base della documentazione e dei contenuti del repository disponibili, il Gyazo MCP Server espone chiaramente i suoi strumenti e risorse principali, fornisce istruzioni di configurazione chiare per Claude e utilizza una gestione sicura delle chiavi API. Tuttavia, manca di informazioni per altre piattaforme (Windsurf, Cursor, Cline), non offre template di prompt o info su roots/sampling e fornisce descrizioni esplicite delle risorse solo per le immagini.

Nel complesso, per un uso MCP tipico e incentrato sulle immagini, questo repository è solido per l’integrazione con Claude, ma trarrebbe beneficio da una documentazione più dettagliata per funzionalità avanzate e piattaforme cross-platform.

MCP Score

La nostra opinione:
Darei al Gyazo MCP Server un 6/10 per utilità generale MCP server. È ben documentato per Claude e offre strumenti utili per flussi di lavoro con immagini Gyazo, ma manca di template di prompt, istruzioni cross-platform e supporto esplicito per funzionalità MCP avanzate come roots e sampling, limitandone la versatilità per un’adozione MCP più ampia.