ImageSorcery MCP 是一个基于计算机视觉的本地图像识别与编辑工具服务器，主要面向 AI 助手，通过 MCP 协议为 AI 提供图像处理能力。
用途方面，它使 AI 助手能够在本地执行多种图像处理任务，例如裁剪、缩放、旋转图像，移除背景，在图像上绘制文字和形状，添加徽标和水印，使用先进模型检测对象，以及通过 OCR 提取图像中的文字。所有操作均可在本地完成，无需将图像发送到服务器，有助于保护隐私。
主要能力包括：精确裁剪、调整大小和旋转图像；移除背景；在图像上绘制文字和形状；添加徽标和水印；使用预训练模型进行目标检测；通过 OCR 提取文字；支持使用多种预训练模型（如 YOLO、CLIP）进行对象检测和文本提示查找。用户可以向 AI 发出自然语言指令，例如“将文件夹 photos 中带有宠物的照片复制到文件夹 pets”“在 photo.jpg 中找到猫，并裁剪图像使其居中”等。
使用方式上，需要 Python 3.10 或更高版本，推荐使用 pipx 安装，同时需要 ffmpeg、libsm6、libxext6、libgl1-mesa-glx 等系统库，以及 Claude.app、Cline 或其他 MCP 客户端。安装命令为 pipx install imagesorcery-mcp，之后运行 imagesorcery-mcp --post-install 下载所需模型并安装 clip 包。也可以使用 python -m venv 创建虚拟环境后通过 pip 安装。安装完成后需在 MCP 客户端中添加配置。服务器支持 STDIO（默认）、Streamable HTTP 和 SSE 三种运行模式。
适用场景包括：让 AI 助手协助批量处理图片、自动检测和编辑图像内容、从表单图片中提取字段并填写文档等。
限制方面：默认不限制文件路径，但可通过设置 IMAGESORCERY_AVAILABLE_PATHS 限制允许的目录。遥测功能默认禁用，需用户明确选择启用。使用 uv venv 或 uvx 时可能无法自动安装 clip 包，建议使用 python -m venv。项目采用 MIT 许可证。
