ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Crabcrop

โดย dayvsonรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.crabcrop/crabcrop

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Sign and explain crabcrop image URLs, fetch processed-image metadata, and purge cached results.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CRABCROP_SECRET

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "crabcrop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@crabcrop/mcp"
      ],
      "env": {
        "CRABCROP_BASE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CRABCROP_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add crabcrop --env CRABCROP_BASE='ใส่ค่าของคุณ' --env CRABCROP_SECRET='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @crabcrop/mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "crabcrop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@crabcrop/mcp"
      ],
      "env": {
        "CRABCROP_BASE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CRABCROP_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • CRABCROP_BASE env
    Base URL of the crabcrop server the tools act on (for example https://images.example.com).
  • CRABCROP_SECRET ความลับ env
    The server's signing secret, used by sign_url and purge_result. Keep it in the environment, not in tool arguments.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (crabcrop) ไม่ใช่เจ้าของ repo (dayvson) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2166 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 72% ของอีก 2166 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 40% ของอีก 2166 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Crabcrop ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CRABCROP_SECRET

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 12 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Figma Context MCP

โดย GLips

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

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

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

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

crabcrop

Website · Documentation · Playground

Blazing fast, on-demand images.

crabcrop is a Rust-built, lightning-fast on-demand image API supporting all major formats in and out, with over 50 filters and AI features like background removal. It resizes, crops, converts, and filters your images straight from a signed URL. One binary, no pre-generated thumbnails, no build step: the URL is the API.

Everything an image pipeline does, in one signed URL: resize, crop, adjust, shape, overlay, and encode, chained in the order written, plus background removal, studio mode, smart face-safe crops, redaction, and content provenance. Ask for JSON instead of an image and the meta endpoint describes the picture: dimensions, detections, OCR text, and more.

crabcrop is for sites and apps that serve the same images at many sizes and want signed, cacheable image URLs in front of an origin image store.

Install

Shell installer (macOS and Linux):

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/dayvson/crabcrop/releases/latest/download/crabcrop-installer.sh | sh

Docker: the base image, and the AI variant with background removal and face detection on board:

docker pull ghcr.io/dayvson/crabcrop:0.9.9

docker pull ghcr.io/dayvson/crabcrop-ai:0.9.9 docker run -e CRABCROP_SECRET=your-secret-change-me -p 3000:3000 ghcr.io/dayvson/crabcrop:0.9.9

A secret of at least 16 bytes is the only required configuration; the server will not start without one. By default the loader fetches public sources and refuses sources that resolve to private addresses, and an allowlist names any exceptions. See Configuration.

Release binaries: prebuilt tarballs for macOS and Linux, on x86_64 and arm64, are on the releases page.

crates.io: cargo install crabcrop builds the current release from source; the prerequisites are in Deployment.

Quickstart

1. Start the server. For local development, also allow unsigned URLs:

CRABCROP_SECRET=local-dev-secret CRABCROP_ALLOW_UNSAFE=1 cargo run --release

crabcrop listening on port 3000

2. Request an image. This resizes a source photo to 300x200:

curl "http://localhost:3000/unsafe/300x200/https://example.com/photo.jpg" --output photo.jpg

Replace example.com/photo.jpg with the URL of an image you control. You get back a 300x200 JPEG.

3. Sign your URLs in production. Drop CRABCROP_ALLOW_UNSAFE and put an HMAC signature in the first path segment:

curl "http://localhost:3000/9e24ae8bf61c0d40cb6f1ca9f9e1d3e771f6c8bc8b8ab7270e6d15458d4c14ab/300x200/https://example.com/photo.jpg" --output photo.jpg

That signature is HMAC-SHA256 of 300x200/https://example.com/photo.jpg under the secret from step 1. The SDKs and the crabcrop sign command compute it for you; the full signing rules are in URL grammar and signing.

How requests work

Every image request has three parts:

GET /<signature>/<operations>/<source-url>

The signature is an HMAC-SHA256 (hex) of everything after it, or the literal unsafe on a server that allows it. Operations are zero or more segments, applied in path order. The source is a full URL, a bucket or file locator, or a short root: reference the server expands against origins it keeps to itself.

A signed URL names a transformation of a source locator, not the source's contents: the cache key is built from the operations and the locator, so if the image at a source changes, a purged entry re-renders the new image under the same URL. Because successful responses carry a one year immutable cache lifetime, a source that must stay fixed under its URL should be versioned or immutable itself (a content hash in the source path is the usual way). A render is cached under the canonical form of its operations, so equivalent spellings share one entry. A preset: segment names an operation string held on the server, so templates stay short and the transformation menu stays operator controlled.

One URL, decoded

https://img.example.com/<signature>/crop:1200x630:smart/filters:format(webp):quality(80)/https://example.com/photo.jpg

Smart-crops the photo to the 1200x630 social card size, keeping the subject and any detected faces whole, then encodes it as WebP at quality 80. Sign it with the TypeScript or Python SDK, the crabcrop-url Rust crate, the CLI, or plain curl: same inputs, same URL.

Send Accept: application/json with the same URL and the answer is the render's meta document instead of its bytes: dimensions, format, byte size, and provenance, with richer annotations as opt-ins.

Features

  • All major formats, in and out. JPEG, PNG, WebP, GIF, AVIF, and JPEG XL, in and out. HEIC and HEIF decode only; SVG decodes, sanitized and rasterized. Name no format and the Accept header decides: AVIF first, then JPEG XL, then WebP. An explicit format(...) always wins.
  • More than photos. The source can be one frame of a video, one page of a PDF, an object in S3 or GCS, a local file, or a short root: reference. Originals can also arrive through the signed upload endpoint, off by default.
  • 51 filters, one chain. Resize, crop, fit-in, and pad are their own path segments. The 51 filters chain inside one filters: segment, everything running in the order written.
  • Smart crop, face safe. The crop window finds the subject, and keeps detected faces whole instead of clipping them at the edge.
  • Studio mode. The listing shot in one filter: cut out, backdrop, contact shadow, margin. Or studio(scene) reframes the photo on its subject and corrects the light and color.
  • Background removal. Your ONNX model, in process. The subject stays, the background becomes real alpha.
  • AI upscale. Super-resolution from a model you supply rebuilds detail instead of stretching pixels, and it never falls back to a plain resize.
  • Object removal. Name a rectangle and an inpainting model fills it in from the surrounding pixels. Everything outside the rectangle comes back bit-identical.
  • Face detection and redaction. Blur or pixelate faces, or every detected object of a class, following the object's silhouette when a segmentation model is configured. Redaction never guesses: a detection failure fails the request.
  • Metadata that describes the picture. JSON meta for every render: dimensions, format, byte size, provenance. Richer answers are opt-ins with their own model sets: CLIP tags and alt text, detections, moderation verdicts, embeddings, an aesthetic score.
  • Reads the text in the picture. Opt a meta request in and the answer reads the picture: the text lines in reading order, each with its box and a confidence score. The annotation never touches the image bytes.
  • Provenance, checked and signed. Meta reports the C2PA Content Credentials a source carries: manifest present, whether it validates, who signed it. With your own certificate, outputs are signed as served, the source recorded as an ingredient, so the chain survives the transform.
  • Sealed URLs. For links that stay public but unreadable: the whole recipe, operations and source, encrypted into one opaque token in the signature slot. Only the server opens it. The readable form stays the default.
  • Presets and purge. Server-side preset names keep templates short. Purge one result, or a whole preset group, with signatures from their own subkey.
  • URLs that explain themselves. Put explain/ in front of any signed URL and the server reports on it instead of serving the image.
  • Sources on your terms. The loader fetches only what your policy allows: host allowlists, private address blocking, the source policy re-checked on every redirect hop, and fixed fetch and decode bounds, so a small file cannot expand into gigabytes.

Documentation

This README is the front door. The full reference lives on the website and in this repo's docs folder:

  • Full documentation: every operation with examples and interactive demos, section by section.
  • Playground: build, sign, preview, and debug URLs in the browser. The secret never leaves the page.
  • The reference, in this repo:
  • URL grammar and signing: request anatomy, signing, sealed and expiring URLs, source images and source roots.
  • Operations: resize, fit-in, pad, the crop family, focal forms, debug view, presets.
  • Filters: the pixel filters, encoding directives, watermark, overlay, text, the AI filters, and studio mode.
  • Media sources: format negotiation, video output, video frames, PDF pages.
  • Meta and provenance: meta responses and C2PA verification and signing.
  • Responses and errors: response headers, the cache tiers, color management, the fallback image, and the error table.
  • Endpoints and CLI: health, metrics, purge, uploads, self-explaining URLs, cache groups, and the command line verbs.
  • Configuration: every environment variable, server-wide default operations, rotating the secret.
  • AI features: the model-backed features and declared detectors.
  • Clients and SDKs: the Rust crate, the TypeScript and Python SDKs, framework loaders, the WordPress plugin, and the MCP server.
  • Deployment: platform recipes, CDN guides, and production notes.

SDKs and integrations

Build and sign URLs from code: @crabcrop/url for TypeScript, crabcrop_url for Python, and the crabcrop-url Rust crate, all running the same spec test vectors, so client and server cannot drift. Loaders and integrations cover Next.js, Nuxt, Hydrogen, Astro, and SvelteKit, plus a WordPress plugin. For coding agents, a first-party MCP server exposes signing, explaining, meta, and purge over the same surface. Details in Clients and SDKs.

The server binary doubles as its own operator CLI: crabcrop sign, explain, meta, purge, seal, upload, and convert-thumbor run against a server (or offline, for the grammar-only verbs) with the same configuration conventions.

Migrating from another service: guides for Thumbor, imgproxy, Cloudinary, imgix, Cloudflare Images, ImageKit, and Gumlet.

Deployment

Every recipe runs the same server, configured entirely through the environment. Release images are published to GHCR as ghcr.io/dayvson/crabcrop, with the AI variant at ghcr.io/dayvson/crabcrop-ai. Recipes ship for Kubernetes (Helm and Kustomize), ECS Fargate, Cloud Run, Container Apps, Docker Compose, and a binary on a VM, plus CDN guides for Cloudflare, CloudFront, Fastly, BunnyCDN, and Akamai. See Deployment.

Development

cargo build --locked

bash scripts/test_all.sh

Security

Found a security vulnerability? Please report it privately: see SECURITY.md. Please do not open a public issue, pull request, or discussion for security problems.

License

MIT. See LICENSE.

ถาม PopNx