Gyazo MCP 서버 통합

“Gyazo” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Gyazo MCP(Model Context Protocol) 서버는 TypeScript 기반 도구로, AI 어시스턴트가 Model Context Protocol을 통해 Gyazo 이미지에 손쉽게 접근하고 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 서버는 AI 클라이언트와 Gyazo 이미지 호스팅 서비스 사이의 다리 역할을 하며, Gyazo 이미지를 리소스로 제공하고, 이미지 검색, 가져오기, 업로드, 메타데이터 관리 등 다양한 도구를 지원합니다. 개발 워크플로우에 Gyazo를 통합함으로써, AI 어시스턴트는 최근 스크린샷 가져오기, 키워드 또는 메타데이터로 이미지 검색, 새 이미지 업로드 등 작업을 자동화할 수 있으며, OCR 데이터 및 이미지 출처 정보 등 중요한 컨텍스트를 보존합니다. 이는 생산성을 높이고, MCP를 지원하는 환경에서 더 풍부한 이미지 기반 AI 상호작용을 가능하게 합니다.

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리소스 목록

• Gyazo 이미지 (gyazo-mcp:// URI 사용)
  표준화된 리소스로 Gyazo 이미지를 접근 및 나열할 수 있습니다.
• 이미지 메타데이터
  각 이미지 리소스에는 제목, 설명, 앱, URL과 같은 메타데이터가 포함됩니다.
• 이미지 원본 콘텐츠
  원본 이미지(JPEG, PNG 등) 파일 형식으로 접근이 가능합니다.
• OCR 데이터
  제공되는 경우 이미지에 연관된 OCR(광학 문자 인식) 텍스트도 포함됩니다.

도구 목록

• gyazo_search
  사용자가 Gyazo에 업로드한 캡처를 전체 텍스트로 검색합니다. 키워드, 제목, 앱, URL, 날짜 범위별 검색 지원 및 페이지네이션 제공, 일치하는 이미지 URI와 메타데이터 반환.
• gyazo_image
  이미지 ID 또는 URL로 Gyazo에서 특정 이미지 콘텐츠와 메타데이터를 가져옵니다.
• gyazo_latest_image
  Gyazo에서 가장 최근 이미지를 불러오며, 이미지 콘텐츠, 메타데이터, OCR 텍스트(있는 경우) 포함.
• gyazo_upload
  base64 인코딩된 데이터로 새 이미지를 Gyazo에 업로드하며, 제목, 설명, 참조 URL, 앱 이름 등 선택적 메타데이터 추가 가능. 퍼머링크 URL 및 이미지 ID 반환.

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이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동 스크린샷 수집
  개발자나 AI 에이전트가 문서화, 버그 리포트, 진행 상황 공유 등을 위해 Gyazo로 촬영한 최신 스크린샷을 자동으로 가져올 수 있습니다.
• 이미지 검색 및 탐색
  키워드, 메타데이터, OCR 텍스트 등으로 사용자의 Gyazo 라이브러리에서 관련 이미지를 검색해 시각적 자산을 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 이미지 업로드 및 주석 추가
  로컬 또는 원격 소스에서 새 이미지를 프로그래밍적으로 업로드하고, 협업 및 정리를 위한 메타데이터 추가가 가능합니다.
• 메타데이터 추출 및 정리
  제목, 설명, 앱 소스 등 상세 메타데이터를 활용해 이미지 분류/외부 시스템 연동 등에 사용할 수 있습니다.
• AI 기반 비주얼 워크플로우
  Gyazo 이미지를 AI 기반 워크플로우에 통합하여 시각적 분석, 콘텐츠 생성, OCR 데이터 활용 등의 작업에 적용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 전용 안내는 제공되지 않습니다.

Claude

1. 사전 준비: Gyazo API 액세스 토큰을 획득 후 GYAZO_ACCESS_TOKEN 환경 변수로 설정하세요.
2. Claude Desktop 설정 파일을 찾으세요:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Gyazo MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 연결되고 정상 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

• 환경 변수로 API 키를 안전하게 설정 및 관리합니다:

  "env": {
    "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "your-access-token-here"
  }
  

Cursor

저장소에 Cursor 전용 안내는 제공되지 않습니다.

Cline

저장소에 Cline 전용 안내는 제공되지 않습니다.

FlowHunt 플로우에서 MCP 활용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성(설정) 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 MCP 도구의 모든 기능에 접근할 수 있습니다. “gyazo-mcp-server"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 교체하세요.

개요

루트(roots) 지원: ⛔ (문서/저장소에서 언급 없음)

문서 및 저장소 내용을 종합하면, Gyazo MCP 서버는 핵심 도구와 리소스를 분명히 노출하고, Claude용 설정 안내와 API 키 보안 관리가 잘 되어 있습니다. 하지만 타 플랫폼(Windsurf, Cursor, Cline)에 대한 정보, 프롬프트 템플릿, 루트/샘플링 등 고급 MCP 기능에 대한 설명, 이미지 외 명확한 리소스 안내가 부족합니다.

전형적인 이미지 중심 MCP 사용에는 Claude 통합에 적합하지만, 크로스플랫폼 및 고급 MCP 기능 문서화가 보완된다면 활용도가 더 높아질 것입니다.

MCP 점수

의견:
Gyazo MCP 서버는 일반 MCP 서버 유틸리티로서 10점 만점에 6점을 주고 싶습니다. Claude용 문서화가 잘 되어 있고 Gyazo 이미지 워크플로우에 유용한 도구가 있지만, 프롬프트 템플릿, 크로스플랫폼 안내, 루트/샘플링 등 고급 MCP 기능 지원이 부족하여 MCP의 폭넓은 활용에는 한계가 있습니다.