Design
Rogage avancé d'images avec niveaux de tolérance configurables pour élimination précise des bordures
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-trim-tolerance' \
-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-trim-tolerance' \
-F 'imageFile=/path/to/file.ext' \
-F 'toleranceMode=absolute' \
-F 'toleranceValue=40' \
-F 'autoDetectBackground=true' \
-F 'backgroundColor=Manual background color (overrides auto-detect)' \
-F 'scanMethod=full' \
-F 'edgeSampling=true' \
-F 'analyzeOnly=false' \
-F 'format=original' \
-F 'quality=90'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-trim-tolerance| Nom | Type | Requis | Description |
|---|---|---|---|
| imageFile | fileupload requis | Oui | Téléchargez tout fichier image (JPEG, PNG, WebP, TIFF) pour rognage avancé avec tolérance |
| toleranceMode | select | Oui | Comment calculer la tolérance de couleur pour détection d'arrière-plan |
| toleranceValue | range | Non | Tolérance pour détection d'arrière-plan. Plus élevé = plus de pixels considérés arrière-plan |
| autoDetectBackground | checkbox | Non | Analyser les bords de l'image pour déterminer automatiquement la couleur d'arrière-plan |
| backgroundColor | color | Non | Couleur d'arrière-plan spécifique à rogner (désactive détection auto) |
| scanMethod | select | Non | Comment balayer l'image pour trouver les limites de contenu |
| edgeSampling | checkbox | Non | Ajouter un remplissage proportionnel à la tolérance pour éviter de couper le contenu des bords |
| analyzeOnly | checkbox | Non | Analyser les paramètres de tolérance sans rogner l'image |
| format | select | Non | Choisir le format de sortie ou garder l'original |
| quality | number | Non | Qualité de sortie pour formats avec perte (JPEG, WebP). Plus élevé = meilleure qualité mais fichier plus grand |
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)"
}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-trim-tolerance": {
"name": "image-trim-tolerance",
"description": "Rogage avancé d'images avec niveaux de tolérance configurables pour élimination précise des bordures",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-trim-tolerance",
"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-trim-tolerance",
"arguments": {
"imageFile": "https://example.com/file.ext",
"toleranceMode": "absolute",
"toleranceValue": 40,
"autoDetectBackground": true,
"backgroundColor": "Manual background color (overrides auto-detect)",
"scanMethod": "full",
"edgeSampling": true,
"analyzeOnly": false,
"format": "original",
"quality": 90
}
}
}Des questions ou un problème ? Contactez [email protected]