Procesador de Imágenes MCP

Cada proyecto de sitio web termina con la misma tarea: una carpeta de imágenes de gran tamaño que necesitan ser convertidas, comprimidas, renombradas y referenciadas de nuevo en todo el código. Es un trabajo mecánico, exactamente del tipo que un asistente de IA debería manejar. El problema: los asistentes pueden hablar sobre imágenes, pero no podrían tocarlas.

Image Processor MCP soluciona eso. Es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo, publicado en npm, que ofrece seis herramientas de imagen de nivel de producción a cualquier asistente compatible con MCP (Claude Desktop, extensiones de VS Code y otros). Una línea `npx -y image-processor-mcp` en un archivo de configuración, y tu asistente podrá descargar, comprimir, convertir en lote, realizar OCR y mantener tu base de código sincronizada con los archivos renombrados.

Objetivos de diseño

• Prioridad local: OCR se ejecuta 100% en la máquina mediante tesseract.js: el contenido de la imagen nunca sale de tu disco, y no se requiere ninguna clave de API.

• Salidas determinísticas en las que un LLM puede confiar: cada herramienta devuelve resultados estructurados (tamaños, proporciones, pasos de calidad, rutas de informes) en lugar de prosa.

• Seguridad antes que velocidad: las operaciones por lotes generan informes y mapas; la sincronización de nombres de archivo es una prueba en seco por defecto y rechaza archivos de mapeo obsoletos.

• Formatos del mundo real: más de 35 formatos de entrada aceptados, 10 formatos de salida incluyendo WebP, AVIF y JPEG XL.

La ingeniería interesante en un servidor MCP rara vez es el camino feliz: es hacer que cada caso límite devuelva algo sobre lo que un LLM pueda actuar en lugar de divagar imaginariamente.

La instalación es una única entrada de configuración. Cualquier cliente compatible con MCP detecta el servidor mediante npx - sin instalación global, sin paso de compilación:

{
  "mcpServers": {
    "image-processor-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "image-processor-mcp"],
      "env": { "IMAGE_SEARCH_API_KEY": "clave-pexels-opcional" }
    }
  }
}

Compresión recursiva a un tamaño objetivo

El núcleo de compresión resuelve un problema práctico: "hacer que esta imagen tenga menos de 100 KB sin destruirla." La cadena de procesamiento Sharp aplica el formato y la calidad solicitados, mide el resultado y, en modo recursivo, reduce la calidad iteración tras iteración hasta alcanzar el tamaño objetivo o hasta que un límite de calidad lo detenga. Las dimensiones explícitas prevalecen; de lo contrario, cualquier cosa que supere la dimensión máxima se escala proporcionalmente. La compresión in situ pasa por un búfer para que una escritura fallida nunca pueda corromper el original.

Procesamiento por lotes con recibos

compress_directory recorre un árbol de carpetas, convierte cada imagen mientras preserva la estructura y normaliza los nombres de los archivos en el proceso. Luego escribe dos artefactos: un informe en markdown de cada archivo (tamaños antes/después, porcentajes de reducción) y un archivo JSON de mapeos de nombres antiguos a nuevos. Ese archivo de mapeos alimenta a sync_filenames, que escanea tu proyecto y reescribe cada referencia en el código, después de mostrar una vista previa en seco con contexto por línea. Un archivo de mapeos sin su informe correspondiente es rechazado de inmediato, por lo que los cambios de nombre obsoletos nunca pueden aplicarse a una base de código modificada.

OCR que respeta tus datos

extract_text envuelve tesseract.js con la infraestructura de producción que la biblioteca necesita: una cola de trabajos que serializa el reconocimiento, reutilización de trabajadores con reinicialización automática cuando cambia el idioma, reciclaje de trabajadores cada 500 trabajos y recuperación ante fallos. Los formatos no compatibles se convierten automáticamente a PNG primero; el preprocesamiento aplica escala de grises y rotación automática para una mejor precisión. La salida se devuelve como texto plano, bloques posicionados, hOCR o TSV, con puntuaciones de confianza.

Este sitio es prueba de que la herramienta funciona: cada imagen generada en el sistema de diseño que estás viendo fue comprimida a través del mismo flujo de trabajo de Sharp que este paquete comercializa.