SVG to PNG MCP Server

Servidor MCP de SVG a PNG

Este es un servidor de herramientas de conversión de SVG a PNG basado en el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Características

• Convierte código SVG a imágenes PNG
• Admite especificar un directorio de trabajo
• Basado en el protocolo MCP, se puede integrar con otros clientes MCP

Explicación de las soluciones de conversión de SVG a PNG

Actualmente se admiten dos soluciones de conversión de SVG a PNG:

1. Solución CairoSVG (usada actualmente)

   • Usa la biblioteca cairosvg para la conversión
   • Ventajas:
     • Velocidad de conversión rápida
     • Pocas dependencias, instalación sencilla
     • Adecuada para conversión de gráficos SVG simples
   • Desventajas:
     • El soporte de fuentes chinas requiere manejo especial
     • Soporte limitado para ciertas características SVG complejas

2. Solución Inkscape (alternativa)

   • Usa la herramienta de línea de comandos de Inkscape para la conversión
   • Ventajas:
     • Soporte completo de todas las características SVG
     • Mejor renderizado de fuentes
     • Resultados de conversión más precisos
   • Desventajas:
     • Requiere instalar el software Inkscape
     • Velocidad de conversión relativamente más lenta
     • Más dependencias del sistema

Nota: La versión actual usa la solución CairoSVG por defecto. Si encuentra problemas de renderizado de fuentes o problemas de conversión SVG complejos, considere cambiar a la solución Inkscape.

Estructura del proyecto

svg2png_mcp/
├── src/
│   ├── server.py          # MCP服务器实现
│   ├── svg2png.py         # SVG转PNG的业务逻辑
│   └── test_client.py     # 测试客户端
├── servers_config.example.json    # MCP服务器配置示例
└── requirements.txt       # 依赖文件

Instalación

Instalación mediante Smithery

Para instalar el Servidor MCP de SVG a PNG para Claude Desktop automáticamente mediante Smithery:

npx -y @smithery/cli install @longbowzz/svg2png_mcp --client claude

1. Cree y active el entorno virtual:

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# 在 macOS/Linux 上：
source venv/bin/activate
# 在 Windows 上：
.\venv\Scripts\activate

2. Instale las dependencias:

pip install -r requirements.txt

Configuración

1. Copie el archivo de configuración de ejemplo:

cp servers_config.example.json servers_config.json

2. Edite servers_config.json, debe usar rutas absolutas:

{
    "mcpServers": {
        "svg2png": {
            "command": "/absolute/path/to/venv/bin/python",
            "args": [
                "/absolute/path/to/svg2png_mcp/src/server.py"
            ]
        }
    }
}

⚠️ Nota importante:

• command debe ser la ruta absoluta del intérprete de Python en el entorno virtual
• La ruta de server.py en args debe ser una ruta absoluta
• Esto es para garantizar que otros clientes MCP puedan encontrar e iniciar el servidor correctamente

Método para obtener las rutas:

# 获取Python解释器的绝对路径（在虚拟环境中运行）
which python  # macOS/Linux
where python  # Windows

# 获取项目根目录的绝对路径
pwd  # macOS/Linux
cd   # Windows

Ejemplo (macOS/Linux):

{
    "mcpServers": {
        "svg2png": {
            "command": "/Users/username/projects/svg2png_mcp/venv/bin/python",
            "args": [
                "/Users/username/projects/svg2png_mcp/src/server.py"
            ]
        }
    }
}

Ejemplo (Windows):

{
    "mcpServers": {
        "svg2png": {
            "command": "C:\\Users\\username\\projects\\svg2png_mcp\\venv\\Scripts\\python.exe",
            "args": [
                "C:\\Users\\username\\projects\\svg2png_mcp\\src\\server.py"
            ]
        }
    }
}

Método de uso

Ejecute el cliente de prueba:

# 确保虚拟环境已激活
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 运行客户端
python src/test_client.py

Si funciona correctamente, se generará una imagen llamada output.png en el directorio test_output.

Complete el contenido de servers_config.json en clientes MCP como Cursor, Claude Desktop, etc. para usarlo.

Nota:

• El cliente MCP iniciará automáticamente el servidor según la configuración en servers_config.json
• Asegúrese de que servers_config.json use las rutas absolutas correctas
• Asegúrese de que el entorno virtual esté activado al ejecutar el cliente

Implementación técnica

Arquitectura del servidor

• Usa el framework FastMCP para implementar el servidor MCP
• Proporciona la interfaz de herramienta svg_to_png
• Admite operaciones asíncronas y manejo de errores

Funcionalidad principal

• La conversión de SVG a PNG usa la biblioteca cairosvg
• Admite directorios de trabajo personalizados
• Proporciona manejo completo de errores y registro de actividades

Integración con clientes

• Admite conexión con clientes MCP estándar
• Proporciona ejemplos de clientes de prueba
• Admite descubrimiento de herramientas y llamadas asíncronas

Dependencias

• mcp: Implementación del protocolo MCP
• cairosvg: Biblioteca principal de conversión SVG
• Pillow: Soporte de procesamiento de imágenes