Design
Применяет операцию адаптивного порога, которая вычисляет порог для малых областей, подходит для переменных условий освещения
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
# 1) Request a presigned URL → returns { uploadUrl, storageKey }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/api/upload/presign/image-adaptive-threshold' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"filename":"imageFile.ext","contentType":"application/octet-stream","size":12345}'
# 2) PUT the file bytes directly to the presigned uploadUrl
curl -X PUT '<presigned uploadUrl>' \
--data-binary @/path/to/file.ext
# 3) Call the tool, passing the returned storageKey for each file field
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/image-adaptive-threshold' \
-F 'imageFile=uploads/2026/01/01/your-tool-1700000000000-abc123.ext' \
-F 'blockSize=11' \
-F 'constant=2' \
-F 'method=gaussian'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/image-adaptive-threshold| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| imageFile | fileнужна загрузка | Да | — |
| blockSize | number | Да | Размер окрестности пикселей, используемой для вычисления порога для пикселя (должен быть нечетным) |
| constant | number | Нет | Константа, вычитаемая из среднего или взвешенного среднего. Обычно положительная. |
| method | select | Да | Используемый метод адаптивного порога |
Файловый результат
{
"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)"
}Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-image-adaptive-threshold": {
"name": "image-adaptive-threshold",
"description": "Применяет операцию адаптивного порога, которая вычисляет порог для малых областей, подходит для переменных условий освещения",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-adaptive-threshold",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "image-adaptive-threshold",
"arguments": {
"imageFile": "https://example.com/file.ext",
"blockSize": 11,
"constant": 2,
"method": "gaussian"
}
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]