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提取、操作和分析单个颜色通道(RGB、Alpha、亮度),提供专业处理选项
用三种语言从你的代码中调用此工具。
# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/image-channel' \
-F 'file=@/path/to/imageFile.ext'
# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/image-channel' \
-F 'imageFile=/path/to/file.ext' \
-F 'channel=red' \
-F 'operation=extract' \
-F 'intensity=100' \
-F 'outputMode=single' \
-F 'format=original' \
-F 'quality=95'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/image-channel| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| imageFile | file需先上传 | 是 | 上传图片进行通道处理 |
| channel | select | 是 | — |
| operation | select | 否 | — |
| intensity | range | 否 | 通道强度(0-200,影响增强/分析) |
| outputMode | select | 否 | — |
| format |
将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务,让 AI 智能体可以列出并调用它。
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-image-channel": {
"name": "image-channel",
"description": "提取、操作和分析单个颜色通道(RGB、Alpha、亮度),提供专业处理选项",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=image-channel",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}连接到 SSE 端点后,列出已开放的工具:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}通过工具 id 调用,参数由其参数表构建:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "image-channel",
"arguments": {
"imageFile": "https://example.com/file.ext",
"channel": "red",
"operation": "extract",
"intensity": "100",
"outputMode": "single",
"format": "original",
"quality": 95
}
}
}| select |
| 否 |
| — |
| quality | number | 否 | 有损格式的输出质量 |
文件结果
{
"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)"
}有问题或反馈?请联系 [email protected]