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

Phototology MCP

von phototology-aiVersion 2.0.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registrycom.phototology/mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Persistent memory for visual intelligence. A photo registry: analyze once, look up free after that.

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.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Design, Bilder & Audio
  • Das musst du eintragen: PHOTOTOLOGY_API_KEY

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: PHOTOTOLOGY_API_KEY, PHOTOTOLOGY_BASE_URL, PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY, DO_NOT_TRACK, PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

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

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "phototology": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@phototology/mcp"
      ],
      "env": {
        "PHOTOTOLOGY_API_KEY": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_BASE_URL": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY": "your-value",
        "DO_NOT_TRACK": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add phototology --env PHOTOTOLOGY_API_KEY=your-value --env PHOTOTOLOGY_BASE_URL=your-value --env PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY=your-value --env DO_NOT_TRACK=your-value --env PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS=your-value -- npx -y @phototology/mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "phototology": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@phototology/mcp"
      ],
      "env": {
        "PHOTOTOLOGY_API_KEY": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_BASE_URL": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY": "your-value",
        "DO_NOT_TRACK": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "phototology": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@phototology/mcp"
      ],
      "env": {
        "PHOTOTOLOGY_API_KEY": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_BASE_URL": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY": "your-value",
        "DO_NOT_TRACK": "your-value",
        "PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

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

Werte, die du selbst einträgst

  • PHOTOTOLOGY_API_KEY geheim erforderlich env
    Your Phototology API key (pt_live_... for production, pt_test_... for the free fixture sandbox). Get one at https://phototology.com/dashboard. New accounts include 1,000 free credits on email verific…
  • PHOTOTOLOGY_BASE_URL env
    Override the API base URL. Defaults to https://api.phototology.com. Used for local development against phototology-api.
  • PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY env
    Set to 1 to disable anonymous telemetry: the editor name and version, the package version, and per tool call the tool name, success, duration, error code and counts. Never image content, file paths,…
  • DO_NOT_TRACK env
    Set to 1 to disable telemetry. Same effect as PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY; follows the cross-tool convention many CLIs honor.
  • PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS env
    Folders the server may read photos from and write enriched copies to, separated by : (; on Windows). Unset means any local path. Paths are checked after symlinks are resolved.

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

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain phototology.com 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

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2805 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 60 % der anderen 2805 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2805 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 Phototology MCP 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?

Das musst du eintragen: PHOTOTOLOGY_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2.0.0) kam vor 21 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

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:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Figma Context MCP

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

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Läuft auf deinem Computer

Claude Real Video

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

von HUANGCHIHHUNGLeoWeit verbreitet↓ 1106/Wo.★ 2284Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Figma MCP Server

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

von figmaWeit verbreitet★ 2152Aktualisiert vor 13 Monaten

Läuft in der Cloud✓ mcp.figma.com

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.

@phototology/mcp

Persistent memory for visual intelligence. Analyze once. Remember forever.

Click an install button to add the MCP server in one step. You'll be prompted to fill in PHOTOTOLOGY_API_KEY after install. For other editors, see the Setup section below.

MCP server for Phototology, the visual-intelligence registry. Any MCP-speaking agent (Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, Claude Desktop) calls Phototology as a tool. Photos are analyzed once, keyed by perceptual hash, then returned free forever to any future caller on the same account.

npx @phototology/mcp

The interactive wizard asks for your API key and writes the config for whichever editor you pick.

Without Phototology vs With Phototology

Without: every agent that needs to understand a photo pays a vision model from scratch. Same image, same question, full price every time.

With: the first call bills 1 credit per lens. Every subsequent call on that photo returns the cached lens result for free. The registry compounds with use.

When to reach for Phototology

Reach for it when:

  • An agent needs the same photo understood more than once. The registry makes every re-read free.
  • You want structured fields (dates, condition, text, location, and more) instead of freeform prose.
  • Cost predictability matters. Every tool and every lens discloses its credit cost up front.

Look elsewhere when:

  • You need live video or a streaming camera feed. Phototology analyzes still images.
  • You need to identify a specific named person. Phototology describes people; it never matches identity.
  • You want a model to chat about an image. Phototology returns structured data, not dialogue.

Phototology vs a stateless vision wrapper

CapabilityStateless vision wrapperPhototology
Repeat calls on the same photoPays the vision model again every timeCached free forever, keyed by perceptual hash
Memory across callsNonePersistent registry (sha256 + pHash)
OutputFreeform textStructured JSON, one field set per lens
Cost to the agentOpaquePer-tool, per-lens credit cost disclosed
Near-duplicate detectionNoneExact (sha256) and perceptual (pHash) matching

The persistent registry, the perceptual-hash dedup, and the free re-reads are the difference.

What Phototology does not do

Stated plainly, so an agent can route correctly:

  • No identity recognition. The people lens reports physical observations and a head count, never a name or a face match.
  • No checkout inside the MCP. purchase_credits returns a wallet deep-link. Stripe checkout needs a browser.
  • No C2PA signing yet. enrich_photo writes EXIF, IPTC, and XMP. formats: ["c2pa"] is rejected.
  • No remote endpoint yet. The server runs over stdio. A hosted transport is a follow-up.
  • No local model. Every analyze call reaches the hosted Phototology API. An API key and a network connection are required.

7 tools at a glance

ToolWhat it doesCost
analyze_photoRun AI vision against ONE image and return structured facts per lens. Accepts imageUrl, imageBase64, or imagePath.1 credit per lens. Re-running cached lenses on the same photo: 0.
analyze_batchAnalyze 1 to 200 photos in a single call. Internally lookup-first per URL (20 in flight), then analyzes cache-miss photos with bounded concurrency (5 in flight, matching the API per-user cap). For thousands, loop in slices of 200. Accepts imageUrls, imagesBase64, or imagePaths (with glob support). Returns { summary, results }; pass dryRun: true to see what a batch would cost without spending.1 credit per lens per non-cached photo. Cache hits free. A dry run is free.
lookup_photoCheck if a single photo has already been analyzed; return all cached lens results. Accepts sha256, pHash, imageUrl, imageBase64, or imagePath (cascade).Free.
enrich_photoWrite cached lens output into a photo's EXIF/IPTC/XMP metadata so the structured intelligence travels with the file. Accepts imageUrl, imageBase64, or imagePath plus an optional outputPath that saves the enriched copy as a new file (the original is never written; an existing file is refused unless overwrite: true). Returns a small JPEG preview of the enriched photo. A photo carrying a valid content credential is left untouched: the analysis is saved beside it as .xmp (sidecarSavedTo), or returned as sidecar.xmp, with mode: 'sidecar', reason, credentials and a plain-words note. Pass breakCredentials: true to write a copy anyway.5 credits per call.
list_lensesEnumerate available lenses and stacks with descriptions and output fields.Free.
get_creditsRead the account credit balance: total spendable credits and its dollar value usd, plus reserved in-flight holds when there are any.Free.
purchase_creditsReturn a wallet deep-link the user can open to buy more credits.Free.

How they chain. Start free: lookup_photo for a single image, or get_credits before a batch. Analyze only the cache misses with analyze_photo (one image) or analyze_batch (2 or more). Bake the results into the file with enrich_photo. list_lenses and purchase_credits are free helpers you can call any time.

Resources

URIWhat it serves
phototology://lensesThe lens and stack catalog, the same data list_lenses returns.
phototology://photo/{sha256}One registry record: its hashes, the lenses already run on it, and their receipts. Free to read. A photo not in the registry reads as PHOTO_NOT_IN_REGISTRY.

analyze_photo, analyze_batch and lookup_photo link each photo they name to its phototology://photo/{sha256} resource.

Receipts

Analyze and lookup results carry receipts: signed records of which lenses ran on which photo, with which model, and when. Results also carry credentials when the API read the photo's content credential. To check a receipt, use verifyReceiptSignature (offline) or client.verifyReceipt (server-side, free) from @phototology/sdk.

Who gets receipts today. Only pt_test_ keys receive receipts right now. Those are signed by the published sandbox key, which never vouches for live data: they check your integration, not a photo. Production has no published live signing key yet, so until it is, a pt_live_ key receives receipts: [] with the warning RECEIPT_UNAVAILABLE on a fresh analyze, and with RECEIPT_NONE_STORED on a result served from the registry (no live receipt has been stored yet). The analysis and its billing are unaffected.

When receipts is empty on an analyze result, warnings names why (a fresh analyze whose lenses produced no output issues neither a receipt nor a warning):

CodeMeaning
RECEIPT_UNAVAILABLENo receipt could be signed for this call: no live signing key is configured and published, or signing failed or timed out. The analysis itself is complete.
RECEIPT_NONE_STOREDThe result came from the registry, and no stored receipt covers the lenses asked for (the analysis predates receipts or was issued without one).
RECEIPT_NOT_ISSUED_MULTI_IMAGEThe call sent more than one image; receipts are issued for single-image calls only.
RECEIPT_NOT_ISSUED_BESPOKEThe call used a custom extraction schema; those calls get no receipt.
RECEIPT_NOT_ISSUED_NO_ACCOUNTThe key is not linked to an account, so there is no registry record for a receipt to name.

analyze_photo results and analyzed analyze_batch rows carry these warnings. lookup_photo and batch rows served from the registry carry the photo's stored receipts and no receipt warning: an empty list there means no stored receipt covers that photo.

Credentials on `enrich_photo`. The credentials block on an enrich result describes the input photo, as read before the write. With breakCredentials: true, the written copy no longer carries a valid content credential, even when credentials reports one on the input.

Pricing

  • 1 credit = $0.01 = one lens run on one photo. Stack five lenses on a photo = 5 credits = $0.05.
  • 1,000 free credits when you sign up: granted when you verify your email. One-time, not recurring.
  • Lookups, lens discovery, balance reads, and purchase links are always free.
  • Cache hits cost zero. Re-running the same lens on the same photo returns the cached output for free. The registry keeps re-runs free across sessions.
  • Bespoke schema extraction = 5 credits per image (plus 1 per additional stacked lens).
  • Moderation is free and always-on. It's safety infrastructure, never billed.
Credit packs (all at $0.01/credit, no volume discount)
PackCreditsPrice
Starter1,000$10
Pro10,000$100
Business100,000$1,000

First purchase doubles. Your first pack ever credits 2x. A Starter $10 buys 2,000 credits the first time. No subscriptions; pay-as-you-go via packs only.

Local files

All three image-accepting tools (analyze_photo, analyze_batch, lookup_photo) accept three input modes. Pick whichever fits how the photo arrived:

Input fieldWhen to use
imageUrlThe photo is at a publicly-fetchable URL.
imagePathThe photo is on the user's local disk as seen by the machine running the MCP server (typically the user's laptop). Pass an absolute path (/Users/...) or ~/-prefixed (~/photos/...). The MCP reads the file, validates it, and forwards the bytes. Not for agent-sandbox paths (e.g. Claude's /mnt/user-data/uploads/...): that sandbox is invisible to a locally-installed MCP. For agent-sandboxed uploads, use imageBase64 (small images) or imageUrl (hostable images of any size).
imageBase64You already have the image bytes in memory as a base64 string. Practical envelope: ~50-150KB JPEG / ~70-200K base64 chars. Above that, LLM-driven clients run out of output-token budget before the MCP receives the full payload (a 3.4MB JPEG produces ~4.57M chars). For larger images, prefer imageUrl or imagePath.

For batch: use imagePaths: string[] for local paths (supports globs like ~/vacation/*.jpg), imagesBase64: string[] for base64 arrays, and combine freely with imageUrls.

`look

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

PopNx fragen