プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Mochify

作者:getmochifyバージョン 1.6.2i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名app.mochify/mochify

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: デザイン・画像・音声

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.mochify.app/mcp

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.mochify.app/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン mochify.app で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2162件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2162件のうち36%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2162件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Mochifyは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.6.2)がレジストリに届いたのは2 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Figma Context MCP

作者:GLips

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

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

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

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

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

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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