ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้วต้นแบบ · อัปเดตทุก 30 นาที
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · วิธีติดตั้งภาษาไทยทุกตัว

ImageStep

โดย imagestepรุ่น 0.2.1i★ 1 (ดาวรวมทั้งรีโป)iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registrydev.imagestep/mcp

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ คลาวด์หรือติดตั้งในเครื่อง
  • บัญชีหรือคีย์ คลาวด์: ต้องมี Authorization · ในเครื่อง: ต้องมี IMAGESTEP_API_KEY
  • หมวด ออกแบบ ภาพ และเสียง
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
The image pipeline for agents: presets, assets and jobs. Answers with asset ids and stable URLs.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 5/5 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (mcp.imagestep.dev) · ✓ ตรวจคำสั่งแล้ว 13 พ.ย. 2569

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 5 นาที

ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว · แผน Team/Enterprise ให้เจ้าของ (Owner) เป็นคนเพิ่ม

  1. สมัครและสร้างคีย์ของ ImageStep

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    เปิดเว็บของ ImageStep ↗

  2. เปิดหน้า Connectors ของ Claude

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1Add2https://…3Add4
  3. กด “Add” → “Custom” → “Web” แล้วกรอก 2 ช่องนี้

    คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue

    Name · ชื่อImageStep
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://mcp.imagestep.dev/mcp

    ที่หัวข้อ Request headers เพิ่มชื่อและค่านี้

    ชื่อ headerAuthorization
    ค่าBearer <วางคีย์ของคุณตรงนี้>

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

    กด Continue ผ่านหน้าตรวจการล็อกอินที่ Claude ตรวจเจอ · หัวข้อ Authentication เลือกตามที่ผู้ทำบอก (Sign in now, Sign in when needed หรือ No sign in) แล้วกด Add

  4. เปิดใช้ในแชต

    +ConnectorsImageStep

  5. ลองเลย

    ใช้ ImageStep บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ ImageStep หรือมีชื่อเครื่องมือของ ImageStep ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ChatGPT ยังต่อ ImageStep ไม่ได้

ImageStep ต้องใส่คีย์ส่วนตัวตอนต่อ แต่หน้าช่วยเหลือของ OpenAI พูดถึงแค่การเข้าสู่ระบบแบบ OAuth ยังไม่มีวิธีใส่คีย์ที่เราตรวจได้

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ ImageStep ได้

  • ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว · แผน Team/Enterprise ให้เจ้าของ (Owner) เป็นคนเพิ่ม
  • ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ)
  • ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ)
  • ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ)

ข · ตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียง ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ · ประมาณ 5 นาที

ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ)

  1. สมัครและสร้างคีย์ของ ImageStep

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    เปิดเว็บของ ImageStep ↗

  2. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  3. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --transport http --scope user imagestep https://mcp.imagestep.dev/mcp --header 'Authorization: Bearer ใส่ค่าของคุณ'

    แก้ “ใส่ค่าของคุณ” เป็นคีย์ของคุณก่อนกด Enter

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  4. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น ImageStep ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  5. ลองเลย

    ใช้ ImageStep บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ ImageStep หรือมีชื่อเครื่องมือของ ImageStep ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ · ประมาณ 5 นาที

ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ)

  1. สมัครและสร้างคีย์ของ ImageStep

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    เปิดเว็บของ ImageStep ↗

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ ImageStep ช่อง Authorization ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  4. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  5. ลองเลย

    ใช้ ImageStep บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ ImageStep หรือมีชื่อเครื่องมือของ ImageStep ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ · ประมาณ 5 นาที

ต้องมีคีย์ของ ImageStep (สร้างที่เว็บของผู้ทำ)

  1. สมัครและสร้างคีย์ของ ImageStep

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    เปิดเว็บของ ImageStep ↗

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ ImageStep ช่อง Authorization ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  4. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  5. ลองเลย

    ใช้ ImageStep บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ ImageStep หรือมีชื่อเครื่องมือของ ImageStep ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ที่อยู่สำหรับโปรแกรมที่ต่อผ่านเว็บ

ที่อยู่https://mcp.imagestep.dev/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ ImageStep อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user imagestep https://mcp.imagestep.dev/mcp --header 'Authorization: Bearer ใส่ค่าของคุณ'

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "imagestep": {
      "url": "https://mcp.imagestep.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "imagestep": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.imagestep.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add --scope user imagestep --env IMAGESTEP_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @imagestep/mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "imagestep": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@imagestep/mcp"
      ],
      "env": {
        "IMAGESTEP_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "imagestep": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@imagestep/mcp"
      ],
      "env": {
        "IMAGESTEP_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "imagestep": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@imagestep/mcp"
      ],
      "env": {
        "IMAGESTEP_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • IMAGESTEP_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    An ImageStep API key, created at https://imagestep.dev/keys?utm_source=mcp-registry&utm_medium=registry-entry
  • Authorization ความลับ จำเป็น HTTP header
    Bearer followed by an ImageStep API key, created at https://imagestep.dev/keys?utm_source=mcp-registry&utm_medium=registry-entry

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาว GitHubi
1 (ดาวรวมทั้งรีโป)
รีโปนี้มี MCP หลายรายการ ดาวนับในอันดับแค่รายการเดียว
ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
63/สัปดาห์
โดเมนที่ยืนยัน
✓ imagestep.dev
การเชื่อมต่อ
บนเครื่องหรือคลาวด์
รุ่นล่าสุดi
0.2.1
ส่งเข้า registryi
26 ต.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
12 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
imagestep
แพ็กเกจ
npm: @imagestep/mcp
เว็บผู้ทำ
imagestep.dev
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 15 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน imagestep.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 วันที่ผ่านมา

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ MIT

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 84 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

ช่องโหว่ที่เปิดเผยแล้ว (OSV.dev)

ยังไม่ได้ตรวจ

เราตรวจอะไรบ้าง → · JSON

ผู้ทำ: ขอให้ตรวจใหม่ หรือแจ้งข้อมูลผิด

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบเพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบเพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3071 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 62% ของอีก 3071 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3071 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ImageStep ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 5 จาก 5 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization, IMAGESTEP_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 20 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT บนเว็บ (แบบเต็มในแผน Business ขึ้นไป · Pro แบบอ่านอย่างเดียว)

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Pascal 3D Editor, Figma MCP Server, Remocn: Remotion MCP server, Harness, ChatCut

ตัวอื่นที่ทำงานคล้ายกัน

หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น ผ่านตัวตรวจคำสั่งแล้ว ตัวทางการขึ้นก่อน แล้วเรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Pascal 3D Editor

สร้าง ตรวจ และบันทึกฉากอาคาร 3 มิติที่แก้ไขได้ ด้วย Pascal

โดย pascalorgใช้กันมาก↓ 1K/สัปดาห์★ 25.5K ดาวรวมทั้งรีโปอัปเดต เมื่อวานซืน

บนเครื่องหรือคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · pascal.app

Figma MCP Server

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

โดย figmaใช้กันมาก★ 2.2Kอัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · mcp.figma.com

Remocn: Remotion MCP server

Hosted MCP for Remotion videos: search Remocn components, read docs, plan a video, preview it.

โดย Remocnกำลังโต★ 1.7Kอัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · remocn.dev

Harness

Start Claude Code and Codex agents the person can watch, wait for them and read their answers.

โดย autonomous-aiกำลังโต↓ 87/สัปดาห์★ 1.5Kอัปเดต 27 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง✓ harness.autonomous.ai

ChatCut

AI video editor for agents: cut footage, add captions and motion graphics, export editable edits.

โดย ChatCut-Incกำลังโต★ 1Kอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · chatcut.io
  • Pascal 3D Editor — มีทั้งบนคลาวด์และแบบลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Figma MCP Server — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์ · อยู่ในคลังของ Claude
  • Remocn: Remotion MCP server — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Harness — ต้องลงในเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • ChatCut — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@imagestep/mcp

The image pipeline for agents: presets + assets + jobs, as MCP tools. Images never enter the context window — every tool takes and returns asset references (ids, sizes, public URLs).

ToolWhat it does
generateprompt → image(s); returns asset ids + CDN URLs. preset runs it through a saved preset whose subjects keep a character or product identical across a batch (slug@version to pin)
transformone atomic op — every op in GET /api/v1/ops but generate, read at startup (stdio) or per request (hosted), falling back to edit remove_bg upscale restore_face colorize analyze resize convert compress crop pad grayscale rotate flip flop trim flatten adjust mask blur_region overlay caption render_template read_metadata when the catalogue cannot be reached. render_template takes no images — parameters: {templateId, items}, one PNG per item. variants (≤ 20) runs the op once per variant in one job, every social size from one call. Two modes, chosen by the input — see below
run_presetrun a saved, versioned preset — a list of steps, by slug or slug@version (the way to chain ops and keep batches consistent)
job_statusper-item progress + outputs of a job (an analyze job answers with analyses). A write tool whose wait_seconds runs out returns the job handle with timedOut: true — not an error: the job keeps running and is charged for what completes, so poll this instead of submitting again. Read-only by default: pass publish: true to publish the outputs and get their public URLs. An answer carries at most 20 outputs (search_assets' page; past that outputsTruncated / outputsNote say to read on with search_assets {job_id, cursor}) — publish: true still publishes all of them. Items come a page at a time (the service's page): past the first, itemsCursor goes back as items_cursor for the next, and items_status (FAILED: what a resume would run again) reads only the items in one state; a chain item carries step / failedStep
search_assetsfind assets by collection, keyword, mime, size — or, with group_by: "collection", list your collections. One page per call; the answer's nextCursor, sent back as cursor, reads the next
save_presetsave a chain you will run again as a named, versioned preset — L1 op steps only, checked by the service before anything is stored; answers slug@version for run_preset to run pinned
send_feedbackreport what ImageStep could not do (capability_gap · bug · other) instead of working around it — free

Every tool declares an outputSchema: the keys it can answer with in structuredContent, all optional (which ones come back depends on the mode — a finished job, a wait that ran out, a dry run, a synchronous result, a refusal).

Inputs are asset_ids, urls (public http(s), fetched and ingested by the service — never downloaded by this server) or — when the server runs on your machine over stdio — file_paths. Every tool that spends money has dry_run (exact price, nothing created or uploaded — asset_ids are priced as themselves, file_paths / urls by how many) and returns structured errors with retryable, param and the service's requestId (quote it when reporting a failure), so a parameter mistake is refused before any credit is charged.

file_paths are files on your machine, and the agent naming them may be following an instruction it read in a page or a mail, so the server checks each one before reading a byte of it:

  • a path through a hidden file or folder — any name starting with . (~/.ssh, ~/.imagestep, .env) — is refused, also when a symlink leads there; ./ and ../ are resolved first;
  • when your client declares MCP roots, only files under them are read; when it declares none, IMAGESTEP_MCP_FILE_ROOTS (folders separated like PATH) does the same job; with neither, any other folder is readable;
  • roots are compared on real paths, so a symlink inside a root cannot lead out of it.

A refusal is invalid_param on file_paths and names the path by its index, never its contents. And a job over local files does not publish its outputs unless the call says publish: true — publish defaults to on only when the inputs are asset_ids or urls (and for generate).

The write tools (generate · transform · run_preset · save_preset · send_feedback) take an optional idempotency_key. An MCP client that times out makes the agent call the tool again; with the same key and the same arguments that second call returns what the first one answered — the job it created, the preset it saved — instead of submitting (and charging for) another. The same key with different arguments is refused with idempotency_key_reuse. Without a key, every call is a new submission.

Every tool carries MCP annotations, the hints a client reads to decide what needs your confirmation: job_status and search_assets are readOnlyHint; the write tools are not idempotent (without a key), and none is destructiveHint: every job writes new assets and never overwrites the one it read.

transform has two modes and the agent does not choose

Synchronous when all of these hold: exactly ONE local file or URL, a deterministic op, and wait: true. Nothing is stored in the account — no asset id exists afterwards, because none was created. Sub-second, and the account stays clean.

Where the result goes depends on which of the two servers you are talking to, because the two do not share a filesystem:

answerlifetime
stdio (this package on your machine)path — a temp file named for what the service says it produced (convert- .avif, not .bin)until the server exits; every result of one server lives in one temp directory
hosted (https://mcp.imagestep.dev/mcp)url — a signed link, plus expiresInSeconds~5 minutes; download it, or run the work as a job if you need a permanent URL

Both carry mimeType, width and height, so the next tool does not have to guess. The hosted answer is a URL for the obvious reason and it took a bug to notice it: your agent is not on the machine the server runs on, so a path into that container's /tmp is an answer it cannot read. Under the hood that is the API's own ?response=url, which writes the bytes to a short-lived temp object — still nothing in your asset catalogue.

As a job for everything else: several images, asset_ids, any AI op, or wait: false. You get asset ids and public URLs, plus progress, cancellation and webhooks.

Which ops may go the first way is read from GET /api/v1/ops (syncEndpoint), never hard-coded — a deterministic op added to the API is fast here without this package changing. If the catalogue cannot be reached, the job path is used: slower is a better failure than wrong.

A urls input is judged the same on both paths: it must resolve to a public address, and it is refused here — before anything leaves the process — not only by the service that would fetch it. One input never gets two answers because of which transport happened to carry it.

Neither mode ever returns image bytes. An image in the context window is tokens the agent pays for and cannot read; the answer is always a path, an id or a URL.

Resources

URIWhat it is
imagestep://opsGET /api/v1/ops as is — every op with its parameter contract (type, default, description), prompt and asset requirements, default model and pricing
imagestep://ops/{op}one op's entry (template; listed per op when the catalogue was readable at startup)
imagestep://models/{mode}GET /api/v1/ai-models?mode= — ai_image or analyze, with prices
imagestep://usageGET /api/v1/usage?groupBy=op — what the account spent over the last 30 days, per op
imagestep://agent-guidelinesthe operating contract (below)

The catalogue resources exist because an MCP-only client (Claude Desktop) cannot curl the API or open the console, and "never invent a parameter" is a rule it can only follow if it can read them. transform also carries a one-line-per-op summary — name(type=default), plus the values a parameter takes when the catalogue lists them, what a required one means, and for an AI op the model's own parameters object — generated from the same catalogue; when that could not be read, it falls back to a built-in summary and says so. All five are read live: a read that cannot reach the service fails rather than answering from a copy.

imagestep://agent-guidelines is the operating contract — read the op catalogue instead of carrying a list, price with a dry run before spending, branch on retryable rather than the status code, keep a batch consistent with a preset, and report a missing capability instead of working around it. It is a resource rather than a tool because a tool is something an agent decides to call and the rules are something it should have read, and it is fetched from the service on every read, so a copy of this package released months ago still serves today's contract.

Connect

Get an API key at https://imagestep.dev/keys?utm_source=npm&utm_medium=mcp-readme.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) — local, can upload files from disk:

{

"mcpServers": { "imagestep": { "command": "npx", "args": ["-y", "@imagestep/mcp"], "env": { "IMAGESTEP_API_KEY": "is_sk_…" } } } }

Cursor (.cursor/mcp.json) — same shape:

{ "mcpServers": { "imagestep": { "command": "npx", "args": ["-y", "@imagestep/mcp"], "env": { "IMAGESTEP_API_KEY": "is_sk_…" } } } }

Claude Code — local:

claude mcp add imagestep -e IMAGESTEP_API_KEY=is_sk_… -- npx -y @imagestep/mcp

Remote (any client that speaks Streamable HTTP) — nothing to install:

claude mcp add --transport http imagestep https://mcp.imagestep.dev/mcp --header "Authorization: Bearer is_sk_…"

The remote server is stateless: each request is served by a fresh server bound to the API key in the Authorization header (Bearer or ApiKey). file_paths is disabled there; pass urls or asset_ids. It logs one JSON line per request on stdout: the JSON-RPC method, the tool name of a tools/call, the clientInfo an initialize reports, your key's prefix (the 12 characters the console shows — never the key), whether the key is valid, the HTTP status and the duration. Never a tool's arguments or your prompt. The validity comes from a side request to the API (3 s timeout, not counted as a use of the key), and the answer, valid or not, stands for five minutes. The handshake never waits for it. A request that can call the API on your key (a tool call, a resource read) does, when the server has not seen that key yet, so a wrong key is turned down there with the same unauthorized error the API gives and never reaches the API. An address whose keys turned out invalid 20 times in a minute gets HTTP 429 with Retry-After for any key the server has not seen yet, until the minute is up; a key it already knows to be good keeps working.

The remote server waits at most 90 s per tool call (wait_seconds above that is clamped; the default there is 90). It answers each call as one JSON body, so nothing reaches your client until the tool returns, and Cloudflare's edge drops a response that has not started after 100 s — you would get an HTML 524 with no job id while the job kept running. Past 90 s you get the job handle with timedOut: true instead; poll job_status. Over stdio the wait is what you ask for (default 180 s, max 600 s).

Try it

Upload ./product.jpg, remove the background, upscale it 2×, and give me the URL.

The agent calls transform (remove_bg, file_paths), then transform (upscale, asset_ids = the previous output, `parameters:

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo