Design
Aplica filtro mediana para eliminar ruido mientras preserva bordes con múltiples algoritmos
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-median-pass' \
-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-median-pass' \
-F 'imageFile=/path/to/file.ext' \
-F 'algorithm=standard' \
-F 'kernelSize=3' \
-F 'iterations=1' \
-F 'threshold=30' \
-F 'preserveEdges=true' \
-F 'channels=all' \
-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-median-pass| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
| imageFile | filesubida requerida | Sí | Sube cualquier archivo de imagen (JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP, TIFF) para eliminar ruido mientras preserva bordes |
| algorithm | select | No | Elige algoritmo de filtro mediana. Estándar funciona bien para la mayoría de tipos de ruido |
| kernelSize | range | No | Tamaño del núcleo del filtro mediana (debe ser impar). Núcleos más grandes eliminan más ruido pero pueden difuminar detalles |
| iterations | number | No | Número de pasadas del filtro mediana. Más iteraciones = reducción de ruído más fuerte |
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-median-pass": {
"name": "image-median-pass",
"description": "Aplica filtro mediana para eliminar ruido mientras preserva bordes con múltiples algoritmos",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-median-pass",
"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-median-pass",
"arguments": {
"imageFile": "https://example.com/file.ext",
"algorithm": "standard",
"kernelSize": 3,
"iterations": 1,
"threshold": 30,
"preserveEdges": true,
"channels": "all",
"format": "original",
"quality": 95
}
}
}| threshold | range | No | Sensibilidad para detección de ruído. Des valores más altos filtran menos agresivamente |
| preserveEdges | checkbox | No | Mantener detalle de bordas enquanto remove ruído |
| channels | select | No | Escolher quais canais de cor processar |
| format | select | No | Escolha formato de saída ou gardez l original. PNG recomendado para máxima calidad |
| quality | number | No | Qualité de sortie pour les formats avec perte (JPEG, WebP). Plus élevé = meilleure qualité mais fichier plus volumineux |
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]