К основному содержанию
MCP-сервер CX Codex

mcp · phototology-ai — MCP-сервер для Claude Code: реестр фотоанализа

Постоянная память для визуального анализа: фото распознаётся один раз, а повторные обращения к нему бесплатны. Пригодится агентам, которые читают одни и те же снимки.

Установить в Claude Code · Командой платформы Все способы и платформы ↓
claude mcp add --env PHOTOTOLOGY_API_KEY=<PHOTOTOLOGY_API_KEY> --env PHOTOTOLOGY_BASE_URL=<PHOTOTOLOGY_BASE_URL> --env PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY=<PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY> --env DO_NOT_TRACK=<DO_NOT_TRACK> --env PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS=<PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS> --transport stdio mcp -- npx -y @phototology/mcp
Открыть на GitHub

Что делает mcp

Это MCP-сервер от Phototology, который подключает агента к реестру изображений. Первый анализ фото списывает 1 кредит за каждую линзу, а дальше результат отдаётся бесплатно — запись хранится по perceptual hash и sha256, поэтому повторный вызов на тот же снимок ничего не стоит. Запускается через npx -y @phototology/mcp, работает по stdio.

Внутри 7 инструментов. lookup_photo проверяет, есть ли фото в реестре, analyze_photo разбирает одну картинку по линзам, analyze_batch берёт от 1 до 200 снимков за раз, enrich_photo записывает результат в EXIF, IPTC и XMP файла. Ещё три бесплатных помощника: list_lenses, get_credits и purchase_credits. Перед большим прогоном стоит вызвать analyze_batch с dryRun: true — так видно стоимость без списания.

Без ключа PHOTOTOLOGY_API_KEY сервер не заработает: каждый вызов анализа уходит на hosted API Phototology, локальной модели нет. Идентификацию людей сервер не делает — линза people считает головы и описывает внешность, но не сопоставляет лица. Подписи C2PA тоже нет: formats: ["c2pa"] отклоняется.

Какие задачи решает

  • переиспользовать один и тот же разбор фото между вызовами агента
  • узнать стоимость батча до его запуска
  • записать структурированные поля снимка прямо в метаданные файла
  • найти дубликаты по perceptual hash
  • получить даты, текст и локацию с фото в виде JSON, а не прозы

Примеры запросов агенту

  • Проверь через lookup_photo, есть ли это фото в реестре, прежде чем анализировать
  • Разбери папку снимков через analyze_batch с dryRun: true и покажи, сколько это будет стоить
  • Запиши результат анализа в EXIF файла photo.jpg через enrich_photo

Как установить mcp

Командой платформы

claude mcp add --env PHOTOTOLOGY_API_KEY=<PHOTOTOLOGY_API_KEY> --env PHOTOTOLOGY_BASE_URL=<PHOTOTOLOGY_BASE_URL> --env PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY=<PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY> --env DO_NOT_TRACK=<DO_NOT_TRACK> --env PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS=<PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS> --transport stdio mcp -- npx -y @phototology/mcp

Вместо <…> подставьте свои значения

По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие

Вопросы о mcp

Как установить mcp в Claude Code?

Одной командой: claude mcp add mcp -e PHOTOTOLOGY_API_KEY=<PHOTOTOLOGY_API_KEY> -- npx -y @phototology/mcp. Ключ подставьте свой.

Что делает mcp?

Подключает агента к реестру Phototology: фото анализируется один раз, а повторные обращения к нему возвращаются из кеша бесплатно. Отдаёт структурированные поля по линзам.

Нужен ли интернет и ключ API?

Да, оба. Локальной модели у сервера нет, каждый вызов анализа идёт на hosted API Phototology, поэтому без PHOTOTOLOGY_API_KEY он не запустится.

Похожие MCP-серверы

Все MCP-серверы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →

Сначала — mcp от других авторов.

mcp kubeshark MCP-сервер подключает данные о сетевом трафике Kubernetes к ИИ-агенту. Подходит для расследования сбоев, анализа API и поиска причин ошибок. CX Codex +1 ★ 12 110звёзд репо mcp butterbase-ai MCP-сервер Butterbase даёт агенту доступ к схемам, авторизации, функциям, хранилищу, RAG и деплоям. Пригодится, если бэкенд живёт на Butterbase. CX Codex +1 ★ 3 031звёзд репо mcp medplum Сервер даёт ИИ-агенту доступ к медицинским данным в Medplum и позволяет управлять ими. Пригодится для работы с FHIR-данными из чата с агентом. CX Codex +1 ★ 2 766звёзд репо mcp sceneview Помогает ИИ-ассистенту работать с документацией SceneView и создавать код для 3D- и AR-приложений. Пригодится при разработке на SDK SceneView. CX Codex +1 ★ 1 349звёзд репо mcp Buoy-gg Даёт ИИ-агенту читать и управлять запущенным приложением на React Native или Flutter через devtools Buoy. Пригодится, когда нужно посмотреть запросы, кэш или состояние прямо в работающем приложении. CX Codex +1 ★ 691звёзд репо vision-analysis MiniMax-AI Описывает картинки, вытаскивает текст и разбирает интерфейсы через инструмент MiniMax. Пригодится, когда агенту нужно понять, что на скриншоте или макете. CX Codex +1 2 700установок gemini-image johnlindquist Скилл разбирает изображения силами Gemini: вытаскивает текст из скриншотов, читает код с картинки, объясняет диаграммы и ошибки. CX Codex +1 1 200установок modlens liustack Скилл для моделей без зрения: отдаёт картинку в CLI и возвращает JSON с распознанным текстом, областями вёрстки и смысловыми пометками. CX Codex +1 923установок minimax-image-understanding imsus Скилл передаёт изображения в визуальную модель MiniMax через инструмент understand_image. Он нужен для распознавания текста на скриншотах, разбора макетов и поиска визуальных багов. CX Codex +1 556установок three.ws Vision nirholas Распознаёт текст на скриншотах, описывает сцены и проверяет трёхмерные рендеры через нейросети. Работает через stdio без личного API-ключа и оплаты. CX Codex +1 ★ 250звёзд репо VLM AnswerZhao Скилл подключает распознавание картинок через z-ai-web-dev-sdk и CLI z-ai. Пригодится для анализа фото, извлечения текста и сравнения графики на бэкенде. CX Codex +1 343установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой