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

Phototology MCP

โดย phototology-aiรุ่น 2.0.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registrycom.phototology/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: PHOTOTOLOGY_API_KEY, PHOTOTOLOGY_BASE_URL, PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY, DO_NOT_TRACK, PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • PHOTOTOLOGY_API_KEY ความลับ จำเป็น 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.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน phototology.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … 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 2801 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 60% ของอีก 2801 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2801 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Phototology MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PHOTOTOLOGY_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.0.0) เข้า registry 21 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:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

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

โดย GLipsใช้กันมาก↓ 161.2K/สัปดาห์★ 16.2Kอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Claude Real Video

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

โดย HUANGCHIHHUNGLeoใช้กันมาก↓ 1.1K/สัปดาห์★ 2.3Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Figma MCP Server

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

โดย figmaใช้กันมาก★ 2.2Kอัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.figma.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx