Integração do Servidor Gyazo MCP

O que faz o Servidor “Gyazo” MCP?

O Servidor Gyazo MCP (Model Context Protocol) é uma ferramenta baseada em TypeScript que permite que assistentes de IA acessem e interajam com imagens do Gyazo de forma integrada via Model Context Protocol. Ele atua como uma ponte entre clientes de IA e o serviço de hospedagem de imagens Gyazo, expondo imagens Gyazo como recursos e fornecendo várias ferramentas para busca, obtenção, upload e gerenciamento de conteúdo e metadados de imagens. Ao integrar o Gyazo aos fluxos de desenvolvimento, este servidor MCP capacita assistentes de IA a automatizar tarefas como recuperar capturas de tela recentes, buscar imagens por palavra-chave ou metadados e fazer upload de novas imagens — tudo preservando informações contextuais importantes como dados de OCR e proveniência da imagem. Isso aumenta a produtividade e permite interações de IA mais ricas e orientadas por imagens em ambientes compatíveis com MCP.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório.

Lista de Recursos

• Imagens Gyazo via URIs gyazo-mcp://
  Acesse e liste imagens do Gyazo como recursos padronizados.
• Metadados da Imagem
  Cada recurso de imagem inclui metadados como título, descrição, aplicativo e URL.
• Conteúdo da Imagem (formato original)
  Fornece acesso ao conteúdo original da imagem (JPEG, PNG, etc.).
• Dados de OCR
  Quando disponível, o texto OCR (reconhecimento óptico de caracteres) associado à imagem é incluído.

Lista de Ferramentas

• gyazo_search
  Realize buscas em texto completo por capturas enviadas pelos usuários no Gyazo. Busque por palavra-chave, título, aplicativo, URL ou intervalo de datas; suporta paginação e retorna URIs de imagens correspondentes com metadados.
• gyazo_image
  Obtenha conteúdo e metadados de uma imagem específica do Gyazo pelo ID da imagem ou URL.
• gyazo_latest_image
  Recupere a imagem mais recente do Gyazo, incluindo conteúdo, metadados e texto OCR se disponível.
• gyazo_upload
  Faça upload de uma nova imagem para o Gyazo usando dados codificados em base64, com metadados opcionais como título, descrição, URL de referência e nome do aplicativo; retorna um URL permanente e o ID da imagem.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Recuperação Automatizada de Capturas de Tela
  Desenvolvedores ou agentes de IA podem buscar automaticamente as capturas de tela mais recentes feitas com o Gyazo para documentação, relatórios de bugs ou compartilhamento de progresso visual.
• Busca e Descoberta de Imagens
  Permite buscar na biblioteca Gyazo do usuário imagens relevantes usando palavras-chave, metadados ou texto OCR, facilitando o acesso rápido a ativos visuais.
• Upload e Anotação de Imagens
  Facilita o upload programático de novas imagens de fontes locais ou remotas, enquanto adiciona metadados contextuais para organização e colaboração.
• Extração e Organização de Metadados
  Recupere e utilize metadados detalhados (como títulos, descrições e fontes de aplicativos) para catalogação ou integração de imagens a sistemas externos.
• Fluxos Visuais Orientados por IA
  Integre imagens Gyazo em fluxos de trabalho de IA para tarefas como análise visual, geração de conteúdo ou enriquecimento com dados de OCR.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução específica para Windsurf é fornecida no repositório.

Claude

1. Pré-requisito: Obtenha seu token de acesso à API Gyazo e defina-o como a variável de ambiente GYAZO_ACCESS_TOKEN.
2. Localize o arquivo de configuração do Claude Desktop:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Adicione a configuração do Servidor Gyazo MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "gyazo-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["@notainc/gyazo-mcp-server"],
         "env": {
           "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "seu-token-de-acesso-aqui"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salve o arquivo e reinicie o Claude Desktop.
5. Verifique se o servidor MCP está conectado e operacional.

Protegendo Chaves de API

• As chaves de API são protegidas usando variáveis de ambiente na configuração:

  "env": {
    "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "seu-token-de-acesso-aqui"
  }
  

Cursor

Nenhuma instrução específica para Cursor é fornecida no repositório.

Cline

Nenhuma instrução específica para Cline é fornecida no repositório.

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu flow e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "gyazo-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “gyazo-mcp-server” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Suporte a roots: ⛔ (Nenhuma menção na documentação/repositório disponível)

Com base na documentação e nos conteúdos do repositório disponíveis, o Servidor Gyazo MCP expõe claramente suas ferramentas e recursos principais, fornece instruções de configuração detalhadas para o Claude e utiliza um método seguro para manipulação de chaves de API. No entanto, há falta de informações para outras plataformas (Windsurf, Cursor, Cline), ausência de templates de prompt ou informações sobre roots/sampling e descrições explícitas de recursos além de imagens.

No geral, para um caso de uso típico de MCP centrado em imagens, este repositório é sólido para integração com Claude, mas se beneficiaria de mais documentação sobre recursos avançados do MCP e integração multiplataforma.

Pontuação MCP

Nossa opinião:
Eu avaliaria o Servidor Gyazo MCP com nota 6/10 para utilidade geral como servidor MCP. Ele é bem documentado para uso com Claude e possui ferramentas úteis para fluxos de trabalho com imagens do Gyazo, mas carece de templates de prompt, instruções multiplataforma e suporte explícito a recursos avançados do MCP como roots e sampling, o que limita sua versatilidade para adoção mais ampla do MCP.