Design
Applique des noyaux de convolution de détection de contours pour identifier et mettre en évidence les contours
Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.
# 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/fr/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'Envoyez une requête POST avec vos entrées en JSON. Les paramètres de type fichier nécessitent un upload préalable.
POST https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/image-edge-detect-kernel| Nom | Type | Requis | Description |
|---|---|---|---|
| imageFile | fileupload requis | Oui | Image pour appliquer le noyau de détection de contours |
| kernelType | select | Non | Type de noyau de détection de contours à appliquer |
| intensity | number | Non | Force de l'effet de détection de contours (0.1-5.0) |
| invert | checkbox | Non | Inverser le résultat de détection de contours (contours noirs sur fond blanc) |
| format |
Ajoutez cet outil à votre serveur Model Context Protocol pour que les agents IA puissent le lister et l'appeler.
Ajoutez ce bloc à la configuration de votre client MCP :
{
"mcpServers": {
"elysiatools-image-edge-detect-kernel": {
"name": "image-edge-detect-kernel",
"description": "Applique des noyaux de convolution de détection de contours pour identifier et mettre en évidence les contours",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-edge-detect-kernel",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Après connexion au point d'accès SSE, listez les outils exposés :
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Appelez l'outil par son id ; les arguments sont construits à partir de ses paramètres :
{
"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 |
| Non |
| Format de sortie pour l'image traitée |
| quality | number | Non | Qualité de sortie pour les formats avec perte |
Résultat fichier
{
"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)"
}Des questions ou un problème ? Contactez [email protected]