io.github.fasuizu-br/image-tools

Est-ce que io.github.fasuizu-br/image-tools est sûr ?

Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « io.github.fasuizu-br/image-tools » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.

Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.

Les 4 outils

• check_image_service≈ 130 tokens

  Check health status of Image API services and loaded models. Returns: dict with keys: - status (str): 'healthy' or error state - models (dict): Loaded model status per capability - version (str): API version

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "check_image_service", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• remove_background≈ 307 tokens

  Remove the background from an image. Uses BiRefNet segmentation to precisely separate foreground from background. Returns a base64-encoded image with transparent background (PNG) or white background (WebP). Sub-500ms latency on GPU. Args: image_base64: Base64-encoded image data (PNG, JPEG, or WebP). output_format: Output format -- 'png' (with transparency) or 'webp'. Returns: dict with keys: - image_base64 (str): Base64-encoded result image - format (str): Output image format - original_size (dict): Original width and height - processing_ms (int): Processing time in milliseconds

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • image_base64 · string · requis
    Base64-encoded image data. Supports PNG, JPEG, and WebP formats.
  • output_format · string · optionnel
    Output image format: 'png' (default, with transparency) or 'webp'

  Exemple d'appel

  {"name": "remove_background", "arguments": {"image_base64": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• restore_face≈ 370 tokens

  Restore and enhance faces in an image using GFPGAN. Detects all faces via RetinaFace, restores quality (fixes blur, noise, compression artifacts), and pastes them back. Optionally enhances the background using Real-ESRGAN. GPU-accelerated, sub-3s latency. Args: image_base64: Base64-encoded image data containing faces (PNG, JPEG, WebP). upscale: Output upscale factor -- 1 to 4 (default: 2). enhance_background: Whether to enhance background with Real-ESRGAN (default: true). Returns: dict with keys: - image (str): Base64-encoded restored image - format (str): Output image format - width (int): Output width - height (int): Output height - upscale (int): Scale factor applied - processing_time_ms (float): Processing time in milliseconds

  Paramètres, retour & exemple (3)

  Paramètres

  • upscale · integer · optionnel
    Output upscale factor: 1-4 (default: 2)
  • image_base64 · string · requis
    Base64-encoded image data containing one or more faces.
  • enhance_background · boolean · optionnel
    Enhance background with Real-ESRGAN (default: true)

  Exemple d'appel

  {"name": "restore_face", "arguments": {"image_base64": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• upscale_image≈ 300 tokens

  Upscale image resolution using Real-ESRGAN. Enhances image resolution by 2x or 4x using GPU-accelerated Real-ESRGAN super-resolution. Processes in tiles (256x256) to manage VRAM. Maximum output dimension: 8192x8192. Args: image_base64: Base64-encoded image data (PNG, JPEG, or WebP). scale: Upscale factor -- 2 or 4 (default: 4). Returns: dict with keys: - image (str): Base64-encoded upscaled image - format (str): Output image format - width (int): Output width - height (int): Output height - scale (int): Scale factor applied - processing_time_ms (float): Processing time in milliseconds

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • scale · integer · optionnel
    Upscale factor: 2 or 4 (default: 4)
  • image_base64 · string · requis
    Base64-encoded image data. Supports PNG, JPEG, and WebP formats.

  Exemple d'appel

  {"name": "upscale_image", "arguments": {"image_base64": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

C'est votre serveur ?

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Source

https://apim-ai-apis.azure-api.net/mcp/image/mcp