Design
Aplica núcleos de convolución de detección de bordes para identificar y resaltar bordes y contornos
Llama a esta herramienta desde tu código en tres lenguajes.
# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/image-edge-detect-kernel' \
-F 'file=@/path/to/imageFile.ext'
# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/es/api/tools/image-edge-detect-kernel' \
-F 'imageFile=/path/to/file.ext' \
-F 'kernelType=sobel' \
-F 'intensity=1' \
-F 'invert=false' \
-F 'format=original' \
-F 'quality=95'Envía una petición POST con tus entradas en JSON. Los parámetros de tipo archivo requieren una subida previa.
POST https://api.elysiatools.com/es/api/tools/image-edge-detect-kernel| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
| imageFile | filesubida requerida | Sí | Imagen para aplicar núcleo de detección de bordes |
| kernelType | select | No | Tipo de núcleo de detección de bordes a aplicar |
| intensity | number | No | Fuerza del efecto de detección de bordes (0.1-5.0) |
| invert | checkbox | No | Invertir resultado de detección de bordes (bordes negros en fondo blanco) |
| format |
Añade esta herramienta a tu servidor Model Context Protocol para que los agentes de IA puedan listarla y llamarla.
Añade este bloque a la configuración de tu cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-image-edge-detect-kernel": {
"name": "image-edge-detect-kernel",
"description": "Aplica núcleos de convolución de detección de bordes para identificar y resaltar bordes y contornos",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-edge-detect-kernel",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Tras conectar al endpoint SSE, lista las herramientas expuestas:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Invoca la herramienta por su id; los argumentos se construyen a partir de sus parámetros:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "image-edge-detect-kernel",
"arguments": {
"imageFile": "https://example.com/file.ext",
"kernelType": "sobel",
"intensity": 1,
"invert": false,
"format": "original",
"quality": 95
}
}
}| select |
| No |
| Formato de salida para la imagen procesada |
| quality | number | No | Calidad de salida para formatos con pérdida |
Resultado de archivo
{
"filePath": "/public/processing/randomid.ext",
"fileName": "output.ext",
"contentType": "application/octet-stream",
"size": 1024,
"metadata": {
"key": "value"
},
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)"
}¿Dudas o problemas? Contacta con [email protected]