Design

Операция Градиента Изображения

Применяет операции градиента (Sobel, Prewitt, Roberts) для детекции краев и улучшения изображения

file· Файловый результатОткрыть инструмент

Быстрый старт

Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.

cURL

# 1) Request a presigned URL → returns { uploadUrl, storageKey }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/api/upload/presign/image-gradient' \
  -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-gradient' \
  -F 'imageFile=uploads/2026/01/01/your-tool-1700000000000-abc123.ext' \
  -F 'gradientType=sobel' \
  -F 'direction=both' \
  -F 'threshold=0' \
  -F 'outputMode=edges'

Справочник API

Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.

Endpoint

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/image-gradient

Параметры

Имя	Тип	Обязательный	Описание
imageFile	fileнужна загрузка	Да	Изображение для применения операции градиента для детекции краев
gradientType	select	Нет	Тип операции градиента для применения
direction	select	Нет	Направление вычисления градиента
threshold	number	Нет	Порог для детекции краев (0-255). Более высокие значения обнаруживают только сильные края
outputMode	select	Нет	Как отображать результаты градиента

Параметры типа «файл» необходимо сначала загрузить через POST /upload/image-gradient, затем возвращённый filePath передаётся в соответствующее поле.

Формат ответа

Файловый результат

JSON

{
  "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)"
}

Интеграция MCP

Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.

Конфигурация сервера

Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-image-gradient": {
      "name": "image-gradient",
      "description": "Применяет операции градиента (Sobel, Prewitt, Roberts) для детекции краев и улучшения изображения",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-gradient",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Получить список инструментов

После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Вызвать этот инструмент

Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "image-gradient",
    "arguments": {
  "imageFile": "https://example.com/file.ext",
  "gradientType": "sobel",
  "direction": "both",
  "threshold": 0,
  "outputMode": "edges"
}
  }
}

Объединяйте несколько инструментов в одной сессии списком toolId через запятую, напр. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (макс. 20).

Файловые параметры принимают только публичный URL файла (https://…). Локальные пути, data: URI и строки Base64 не поддерживаются.

Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]