Vad gör “Gyazo” MCP Server?

Gyazo MCP (Model Context Protocol) Server är ett verktyg baserat på TypeScript som gör det möjligt för AI-assistenter att få åtkomst till och interagera med Gyazo-bilder sömlöst via Model Context Protocol. Den fungerar som en brygga mellan AI-klienter och Gyazo-bildhosting, exponerar Gyazo-bilder som resurser och tillhandahåller olika verktyg för sökning, hämtning, uppladdning och hantering av bildinnehåll och metadata. Genom att integrera Gyazo med utvecklingsarbetsflöden möjliggör denna MCP-server för AI-assistenter att automatisera uppgifter som att hämta senaste skärmdumpar, söka bilder via nyckelord eller metadata och ladda upp nya bilder – samtidigt som viktig kontextuell information såsom OCR-data och bildursprung bevaras. Detta ökar produktiviteten och möjliggör rikare bilddrivna AI-interaktioner i MCP-stödda miljöer.

Lista över promptar

Inga promptmallar är uttryckligen nämnda i arkivet.

Lista över resurser

• Gyazo-bilder via gyazo-mcp:// URI:er
  Få åtkomst till och lista Gyazo-bilder som standardiserade resurser.
• Bildmetadata
  Varje bildresurs innehåller metadata såsom titel, beskrivning, app och URL.
• Bildinnehåll (originalformat)
  Ger åtkomst till originalbildinnehållet (JPEG, PNG, etc.).
• OCR-data
  Om tillgängligt inkluderas OCR-text (optisk teckenigenkänning) kopplat till bilden.

Lista över verktyg

• gyazo_search
  Utför fulltextsökning efter bilder uppladdade av användare på Gyazo. Sök efter nyckelord, titel, app, URL eller datumintervall; stödjer paginering och returnerar matchande bild-URI:er med metadata.
• gyazo_image
  Hämta specifikt bildinnehåll och metadata från Gyazo via bild-ID eller URL.
• gyazo_latest_image
  Hämta den senaste bilden från Gyazo, inklusive bildinnehåll, metadata och OCR-text om tillgängligt.
• gyazo_upload
  Ladda upp en ny bild till Gyazo med base64-kodad data, med valfri metadata såsom titel, beskrivning, referer-URL och appnamn; returnerar en permalänk och bild-ID.

Användningsområden för denna MCP Server

• Automatiserad hämtning av skärmdumpar
  Utvecklare eller AI-agenter kan automatiskt hämta de senaste skärmdumparna tagna med Gyazo för dokumentation, felrapportering eller delning av visuella framsteg.
• Bildsökning och upptäckt
  Möjliggör sökning i en användares Gyazo-bibliotek efter relevanta bilder via nyckelord, metadata eller OCR-text, vilket underlättar snabb åtkomst till visuella tillgångar.
• Bilder uppladdning och annotering
  Möjliggör programmatisk uppladdning av nya bilder från lokala eller fjärrkällor, samtidigt som kontextuell metadata läggs till för organisering och samarbete.
• Metadataextraktion och organisering
  Hämta och använd detaljerad metadata (som titlar, beskrivningar och appkällor) för katalogisering eller integration av bilder i externa system.
• AI-drivna visuella arbetsflöden
  Integrera Gyazo-bilder i AI-drivna arbetsflöden för uppgifter såsom visuell analys, innehållsgenerering eller berikning med OCR-data.

Hur sätter man upp det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika instruktioner finns i arkivet.

Claude

1. Förutsättning: Skaffa din Gyazo API access token och ange den som miljövariabeln GYAZO_ACCESS_TOKEN.
2. Lokalisera din Claude Desktop-konfigurationsfil:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Lägg till Gyazo MCP Server-konfigurationen:

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

4. Spara filen och starta om Claude Desktop.
5. Verifiera att MCP-servern är ansluten och fungerar.

Säkra API-nycklar

• API-nycklar säkras genom användning av miljövariabler i konfigurationen:

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

Cursor

Inga Cursor-specifika instruktioner finns i arkivet.

Cline

Inga Cline-specifika instruktioner finns i arkivet.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “gyazo-mcp-server” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: ⛔ (Ingen nämnd i tillgänglig dokumentation/arkiv)

Baserat på tillgänglig dokumentation och arkivinnehåll exponerar Gyazo MCP Server tydligt sina kärnverktyg och resurser, tillhandahåller tydliga installationsinstruktioner för Claude och använder säker hantering av API-nycklar. Dock saknas information för andra plattformar (Windsurf, Cursor, Cline), inga promptmallar eller roots/sampling-info samt begränsade explicita resursbeskrivningar utöver bilder.

Sammanfattningsvis är detta arkiv stabilt för Claude-integration för ett typiskt bildcentrerat MCP-användningsfall, men skulle gynnas av mer dokumentation för plattformsoberoende och avancerade MCP-funktioner.

MCP-betyg

Vår bedömning:
Jag skulle ge Gyazo MCP Server 6/10 för allmän MCP-servernytta. Den är väl dokumenterad för Claude och har användbara verktyg för Gyazo-bildarbetsflöden, men saknar promptmallar, plattformsoberoende instruktioner och explicit stöd för avancerade MCP-funktioner såsom roots och sampling, vilket begränsar dess mångsidighet för bredare MCP-användning.