Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Mochify

von getmochifyVersion 1.6.2i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryapp.mochify/mochify

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Image and PDF toolkit: convert to AVIF/WebP/JXL, resize, crop, remove backgrounds, optimize PDFs.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.mochify.app/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http mochify https://mcp.mochify.app/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "mochify": {
      "url": "https://mcp.mochify.app/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "mochify": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.mochify.app/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.mochify.app/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain mochify.app bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2162 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 36 % der anderen 2162 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2162 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Mochify sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.6.2) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten
Installieren

Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten
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The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

mochify-cli

A command-line tool and MCP server for mochify.app — a fast, privacy-first image compression and conversion API powered by a native C++ engine.

Compress and convert images to modern formats (AVIF, JXL, WebP, Jpegli) from your terminal, work on PDFs, or give AI assistants like Claude direct access to the same engine over the Model Context Protocol — either as a local stdio server (mochify serve) or the hosted one at mcp.mochify.app, which needs no install at all.

Jump to: Installation · CLI usage · PDF processing · MCP server · Plans

Installation

macOS (Homebrew):

brew tap getmochify/mochify

brew install mochify

Windows (Scoop):

scoop bucket add mochify https://github.com/getmochify/scoop-mochify

scoop install mochify

Linux / WSL:

# x86_64

curl -L https://github.com/getmochify/mochify-cli/releases/latest/download/mochify-linux-x86_64 -o mochify chmod +x mochify sudo mv mochify /usr/local/bin/

arm64

curl -L https://github.com/getmochify/mochify-cli/releases/latest/download/mochify-linux-arm64 -o mochify chmod +x mochify sudo mv mochify /usr/local/bin/

Cargo (all platforms):

cargo install mochify

Requires Rust. Easiest option on Linux/WSL if you already have the toolchain.

Manual: All binaries at Releases.

From source:

cargo install --path .

Authentication

Sign in with your mochify.app account to unlock your full quota:

mochify auth login

This opens your browser, where you sign in and authorize the CLI. Credentials are saved automatically to ~/.config/mochify/credentials.toml — no environment variables or manual key copying required. Both the CLI and MCP server pick them up automatically.

On a machine without a browser (over SSH, say), sign in with a code instead — open the link it prints on any device and type the code:

mochify auth login --no-browser
mochify auth status   # check whether you're signed in

mochify auth logout # remove saved credentials

Without an account you get 3 images per batch (IP-based). With a free account: 25 images/month. Sign up at mochify.app.

CLI Usage

mochify [OPTIONS] <FILES>...
Options
FlagDescription
-t, --type Output format: jpg, png, webp, avif, jxl
-w, --width Target width in pixels
-H, --height Target height in pixels
--cropCrop to exact dimensions (saliency-guided)
--region Crop to a rectangle, as fractions 0–1 of the upright image from the top-left
--redact Hide areas: faces and/or ;-separated boxes x,y,w,h (same convention as --region)
--redact-style fill (solid black, default) or blur (cosmetic only)
-r, --rotation Rotation: 0, 90, 180, 270
-o, --output Output directory (default: same as input)
-n, --name Base name for the output file (without extension)
--clarityApply clarity (midtone contrast enhancement — crisper, more detailed look)
--remove-bgRemove the background (AI foreground isolation)
--background Composite colour for --remove-bg (white, #ff0000, …)
--keep-metadataPreserve EXIF/metadata (stripped by default)
-q, --quality Output quality 1–100 (default: automatic)
--smart-compressSaliency-guided quality — detail keeps more, flat areas less
--brightness Exposure, -100 (darkest) to +100 (brightest)
--optimize-for-webProgressive + 4:2:0 chroma — smallest file to serve
--losslessPixel-exact output (jxl, webp, png only)
--hdr [MODE]Ultra HDR gain map: preserve (bare flag) or generate
-p, --prompt Natural-language prompt — resolves all params automatically
-j, --jobs Files to process at once (default 4; 1 for strictly one at a time)
-k, --api-key API key override (or set MOCHIFY_API_KEY env var)
Examples
# Convert to AVIF

mochify photo.jpg -t avif

Resize and convert to WebP

mochify photo.jpg -t webp -w 800

Batch convert a folder to AVIF at 1200px wide

mochify ./images/*.jpg -t avif -w 1200 -o ./compressed

Natural-language prompt — let the AI pick the right params

mochify photo.jpg -p "convert to avif, 1200px wide" mochify photo.jpg -p "optimise for eBay" mochify photo.jpg -p "remove background and convert to WebP" mochify photo.jpg -p "resize to 50%, strip EXIF, keep as WebP"

Custom output name

mochify photo.jpg -t webp -n hero mochify product.jpg -p "optimise for Shopify" -n product-main

Pipe file paths from stdin

find . -name "*.jpg" | mochify -t webp -o ./out cat images.txt | mochify -p "convert to avif 1200px wide" -o ./compressed ls *.heic | mochify -t jpg

Quality

Quality is chosen automatically unless you say otherwise.

# Fixed quality

mochify photo.jpg -t webp -q 70

Let saliency pick it — detailed subjects keep more, flat areas less

mochify photo.jpg -t avif --smart-compress

Smallest file to serve from a web server

mochify photo.jpg -t webp --optimize-for-web

Brighten a dark photo

mochify photo.jpg --brightness 30

Pixel-exact

mochify scan.png -t webp --lossless

--lossless only works for jxl, webp and png — jpg and avif are rejected before the request goes out. It overrides -q and --smart-compress, and the output is usually larger than the input: lossless preserves pixels, not file size. A source that is already lossy (JPEG, AVIF, HEIC) comes back as the best lossy encode instead, since nothing can restore what that file discarded — the CLI says so when that happens.

Cropping to a region

--crop finds the subject itself. --region is for when *you* — or the AI assistant driving the MCP server — already know which part of the picture you want:

# The bottom-left quarter

mochify photo.jpg --region 0,0.5,0.5,0.5

A region, then sized: -w/-H apply to the cropped part

mochify photo.jpg --region 0.2,0.1,0.6,0.8 -w 800 -t webp

The four numbers are x,y,width,height as fractions of the image (0 to 1), measured from the top-left of the picture as it displays — the right way up, even for a phone photo stored sideways. Fractions rather than pixels so the same box works whatever size the image is viewed at. A value above 1 is refused before the request goes out, since that is almost always a box in pixels. The region is cut first: -w/-H, --crop, --rotation and --remove-bg all act on it. --verbose prints the pixel rectangle that was actually cut.

Over MCP this is how an assistant can crop to *content* — "crop to the feet", "just the logo": it looks at the image itself, picks the box, and Mochify only ever receives the four numbers.

Redaction

Hide faces, number plates, addresses or anything else before an image goes anywhere:

# Every face, found automatically

mochify family.jpg --redact faces

A number plate, as a box (fractions of the upright image, like --region)

mochify car.jpg --redact 0.38,0.71,0.24,0.08

Both, softened with a blur instead of a solid fill

mochify street.jpg --redact "faces;0.38,0.71,0.24,0.08" --redact-style blur

Separate entries with ; — the , belongs to the box. fill (solid black) is the default and the one to use for anything that must stay secret; blur is for the look of a blurred face, and blurred text or faces can sometimes be recovered.

Redaction always strips metadata (EXIF can hold a thumbnail of the original) and removes any HDR gain map (which holds the scene's structure), even if you asked to keep them. faces is best-effort — it can miss small faces and side profiles — so the CLI says when it found none. Check the output before sharing it.

HDR (Ultra HDR gain maps)

--hdr controls the Ultra HDR / ISO 21496-1 gain map that makes a photo render with real headroom on an HDR display.

ModeWhat it does
--hdr (or --hdr preserve)Keeps a gain map the source already has. Never invents one, so it does nothing to an SDR photo.
--hdr generateKeeps an existing gain map and synthesises one when the source is plain SDR. This is the one for "make it HDR".

Only jpg output can carry a gain map (jxl carries HDR by a different route; avif, webp and png cannot), so pair it with -t jpg. It is also skipped alongside --clarity or --remove-bg, which change the base the gain map is a ratio to. The CLI reads the X-Mochify-HDR response header and tells you when the output ended up with no gain map.

# Keep the headroom an iPhone photo already captured, converting to JPEG

mochify IMG_1234.heic -t jpg --hdr

Give an SDR photo a gain map

mochify photo.jpg --hdr generate

Or just say so

mochify photo.jpg -p "make this HDR"

Output file naming

By default, when the output format and directory match the input, the result is saved as {name}_mochified.{ext} so it's always clear something happened. If that file already exists, a numeric suffix is added (_1, _2, etc.). When the format changes (e.g. .jpg → .webp), the extension change is already unambiguous so no suffix is added.

Use -n, --name to set an explicit base name: mochify photo.jpg -t webp -n hero saves hero.webp. The prompt path also supports this: mochify *.jpg -p "optimise for Shopify, name them product" will produce product.webp, product_1.webp, etc.

PDF processing

PDFs are detected automatically by the .pdf extension, and --op picks what to do with them. (PDFs and images can't be mixed in a single command — run them separately.)

create is the exception: its inputs are images, so there is nothing in a .jpg to route on. Pass --op create, or just say "pdf" in a prompt — mochify *.jpg -p "convert to pdf" builds one too.

OpTakesReturnsWhat it does
optimizea PDF.pdfRecompresses the images inside the PDF. Text, fonts, vector art and layout are untouched, so the document stays searchable.
extracta PDF.zipPulls out the images somebody placed into the document, at the resolution they were stored at.
rasterizea PDF.zipRenders every page to an image, text and all.
splita PDF.zipExplodes the PDF into one single-page PDF per page.
createimages.pdfBuilds a PDF from images, one page per image, in the order given.
FlagApplies toDescription
--op alloptimize, extract, rasterize, split, create
-t, --type rasterize, extractpng, jpg, webp, avif, jxl — plus original for extract (no re-encode)
--dpi rasterize, optimize, createRender resolution (rasterize, default 150), target resolution for the images kept inside the PDF (optimize), or page sizing (create)
-q, --quality all but splitOutput quality 1–100 (same flag as for images)
--max-width extract, optimize, createCap image width in pixels; 0 leaves sizes alone
--min-size extract, optimizeSkip images smaller than this on either axis; 0 takes everything

| --page | create | fit (default), a4, `let

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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