Gyazo MCP 服务器集成

“Gyazo” MCP 服务器能做什么？

Gyazo MCP（模型上下文协议）服务器是一个基于 TypeScript 的工具，使 AI 助手能够通过 Model Context Protocol 无缝访问和交互 Gyazo 图像。它作为 AI 客户端与 Gyazo 图像托管服务之间的桥梁，将 Gyazo 图像以资源形式暴露，并提供多种用于搜索、获取、上传和管理图像内容及元数据的工具。通过将 Gyazo 集成到开发工作流程中，该 MCP 服务器让 AI 助手能够自动完成如获取最新截图、按关键字或元数据搜索图像、上传新图像等任务，并保留诸如 OCR 数据和图像出处等重要上下文信息。这提升了生产力，并在支持 MCP 的环境中实现更丰富的以图像为核心的 AI 交互。

提示词列表

仓库中未明确提及任何提示模板。

资源列表

• 通过 gyazo-mcp:// URI 访问的 Gyazo 图像
  以标准化资源访问与列出 Gyazo 图像。
• 图像元数据
  每个图像资源都包含如标题、描述、应用和 URL 等元数据。
• 图像内容（原始格式）
  可访问原始图像内容（JPEG、PNG 等）。
• OCR 数据
  如有，包含与图像相关联的 OCR（光学字符识别）文本。

工具列表

• gyazo_search
  对用户在 Gyazo 上传的截图进行全文搜索。可按关键字、标题、应用、URL 或日期范围搜索；支持分页，并返回匹配的图像 URI 及元数据。
• gyazo_image
  通过图像 ID 或 URL 从 Gyazo 获取具体图像内容与元数据。
• gyazo_latest_image
  获取 Gyazo 上最新的图像，包括图像内容、元数据及（如有）OCR 文本。
• gyazo_upload
  使用 base64 编码数据上传新图像到 Gyazo，可选填写标题、描述、来源 URL 和应用名等元数据；返回永久链接 URL 和图像 ID。

本 MCP 服务器的应用场景

• 自动截图获取
  开发者或 AI 代理可自动获取最新 Gyazo 截图，用于文档、问题报告或进度分享。
• 图像搜索与发现
  支持通过关键字、元数据或 OCR 文本在用户的 Gyazo 库中搜索相关图像，便于快速访问视觉资产。
• 图像上传与注释
  支持从本地或远程来源以编程方式上传新图像，并添加上下文元数据以便整理与协作。
• 元数据提取与整理
  获取并利用详细元数据（如标题、描述、应用来源）进行图像编目或集成到外部系统中。
• AI 驱动的视觉工作流
  将 Gyazo 图像集成到 AI 工作流中，用于视觉分析、内容生成或结合 OCR 数据进行丰富化处理。

如何设置

Windsurf

仓库中未提供任何 Windsurf 专属说明。

Claude

1. 前置条件： 获取您的 Gyazo API 访问令牌，并将其设置为 GYAZO_ACCESS_TOKEN 环境变量。
2. 找到 Claude Desktop 的配置文件：
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. 添加 Gyazo MCP 服务器配置：

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

4. 保存文件并重启 Claude Desktop。
5. 验证 MCP 服务器已连接且运行正常。

API 密钥安全

• 通过配置中的环境变量保障 API 密钥安全：

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

Cursor

仓库中未提供任何 Cursor 专属说明。

Cline

仓库中未提供任何 Cline 专属说明。

如何在流程中使用 MCP

FlowHunt 中的 MCP 集成

要在您的 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，请首先将 MCP 组件添加到流程，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用本 MCP，并访问其全部功能。请记得将 “gyazo-mcp-server” 替换为您实际 MCP 服务器的名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

Roots 支持： ⛔（文档/仓库未提及）

根据现有文档和仓库内容，Gyazo MCP 服务器明确暴露了核心工具和资源，为 Claude 提供了清晰的设置说明，并采用安全的 API 密钥处理方式。然而，针对其他平台（Windsurf、Cursor、Cline）信息较少，缺乏提示模板与 roots/抽样相关内容，且资源描述局限于图像。

总体而言，对于典型的以图像为中心的 MCP 用例，该仓库在 Claude 集成方面表现优秀，但若能补充更多跨平台及高级 MCP 特性文档将更完善。

MCP 评分

我们的评价：
我会给 Gyazo MCP 服务器的通用 MCP 服务器实用性打 6/10。它针对 Claude 有较完善的文档，且对 Gyazo 图像工作流工具实用，但缺少提示模板、跨平台说明，以及对 roots 和抽样等高级 MCP 特性的显式支持，这在一定程度上限制了其在更广泛 MCP 场景下的适用性。