Gyazo MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Gyazo” MCP Server?

Gyazo MCP (Model Context Protocol) Server er et TypeScript-basert verktøy som gjør det mulig for AI-assistenter å få sømløs tilgang til og interagere med Gyazo-bilder via Model Context Protocol. Den fungerer som en bro mellom AI-klienter og Gyazo bildehostingtjenesten, eksponerer Gyazo-bilder som ressurser og tilbyr ulike verktøy for søk, henting, opplasting og administrasjon av bildeinnhold og metadata. Ved å integrere Gyazo med utviklingsarbeidsflyter, gir denne MCP-serveren AI-assistenter mulighet til å automatisere oppgaver som å hente nylige skjermbilder, søke etter bilder med nøkkelord eller metadata, og laste opp nye bilder – alt mens viktig kontekstuell informasjon som OCR-data og bildeproveniens bevares. Dette øker produktiviteten og muliggjør rikere, bildedrevne AI-interaksjoner i miljøer som støtter MCP.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er eksplisitt nevnt i depotet.

Liste over ressurser

• Gyazo-bilder via gyazo-mcp:// URIs
  Få tilgang til og list opp Gyazo-bilder som standardiserte ressurser.
• Bildemetadata
  Hver bilderessurs inkluderer metadata som tittel, beskrivelse, app og URL.
• Bildeinnhold (originalformat)
  Gir tilgang til det originale bildeinnholdet (JPEG, PNG, osv.).
• OCR-data
  Hvis tilgjengelig, inkluderes OCR (optisk tegngjenkjenning)-tekst knyttet til bildet.

Liste over verktøy

• gyazo_search
  Utfør fritekstsøk etter bilder lastet opp av brukere på Gyazo. Søk etter nøkkelord, tittel, app, URL eller datoperiode; støtter paginering og returnerer treffende bilde-URI-er med metadata.
• gyazo_image
  Hent spesifikt bildeinnhold og metadata fra Gyazo via bilde-ID eller URL.
• gyazo_latest_image
  Hent det nyeste bildet fra Gyazo, inkludert bildeinnhold, metadata og OCR-tekst hvis tilgjengelig.
• gyazo_upload
  Last opp et nytt bilde til Gyazo ved å bruke base64-kodede data, med valgfri metadata som tittel, beskrivelse, referer-URL og appnavn; returnerer permalink-URL og bilde-ID.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert skjermbildehenting
  Utviklere eller AI-agenter kan automatisk hente de nyeste skjermbildene tatt med Gyazo for dokumentasjon, feilmeldinger eller deling av visuell fremdrift.
• Bildesøk og oppdagelse
  Muliggjør søk i brukerens Gyazo-bibliotek etter relevante bilder ved hjelp av nøkkelord, metadata eller OCR-tekst, noe som gir rask tilgang til visuelle ressurser.
• Bildeopplasting og annotering
  Tilrettelegger for programmessig opplasting av nye bilder fra lokale eller eksterne kilder, samtidig som kontekstuell metadata legges til for organisering og samarbeid.
• Metadatautvinning og organisering
  Hent og bruk detaljert metadata (som titler, beskrivelser og app-kilder) for katalogisering eller integrering av bilder i eksterne systemer.
• AI-drevne visuelle arbeidsflyter
  Integrer Gyazo-bilder i AI-drevne arbeidsflyter for oppgaver som visuell analyse, innholdsgenerering eller berikelse med OCR-data.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen Windsurf-spesifikke instruksjoner er gitt i depotet.

Claude

1. Forutsetning: Skaff deg din Gyazo API-tilgangstoken og sett den som miljøvariabelen GYAZO_ACCESS_TOKEN.
2. Finn konfigurasjonsfilen for Claude Desktop:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Legg til Gyazo MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Verifiser at MCP-serveren er tilkoblet og operativ.

Sikring av API-nøkler

• API-nøkler sikres ved å bruke miljøvariabler i konfigurasjonen:

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

Cursor

Ingen Cursor-spesifikke instruksjoner er gitt i depotet.

Cline

Ingen Cline-spesifikke instruksjoner er gitt i depotet.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “gyazo-mcp-server” til navnet på din faktiske MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: ⛔ (Ikke nevnt i tilgjengelig dokumentasjon/depot)

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og innhold i depotet, eksponerer Gyazo MCP Server sine kjerneverktøy og ressurser tydelig, gir klare oppsettinstruksjoner for Claude og bruker sikker håndtering av API-nøkler. Det mangler imidlertid informasjon for andre plattformer (Windsurf, Cursor, Cline), ingen promptmaler eller roots/sampling-informasjon, og begrenset eksplisitt ressursbeskrivelse utover bilder.

Totalt sett, for et typisk bildesentrisk MCP-brukstilfelle, er dette depotet solid for Claude-integrasjon, men vil ha nytte av mer tverrplattform- og avansert MCP-funksjonsdokumentasjon.

MCP-score

Vår mening:
Jeg vil gi Gyazo MCP Server en 6/10 for generell MCP-servernytte. Den er godt dokumentert for Claude og har nyttige verktøy for Gyazo-bildearbeidsflyter, men mangler promptmaler, tverrplattform-instruksjoner og eksplisitt støtte for avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling, noe som begrenser allsidigheten for bredere MCP-adopsjon.