ImageDimensions

Audite as imagens em qualquer página web para agentes de IA: dimensões naturais vs renderizadas, detecção de imagens superdimensionadas e análise de formato.

Documentação

imagedimensions-mcp

Um servidor MCP que audita as imagens de qualquer página web pública — dimensões naturais vs. renderizadas, detecção de imagens superdimensionadas e distribuição de formatos — para que agentes de IA (Claude, Cursor, Windsurf, etc.) possam verificar o desempenho das imagens durante o desenvolvimento.

Desenvolvido por imagedimensions.com. A verificação é executada no servidor, portanto não é necessário navegador local ou instalação do Chrome.

Instalação / execução

// Claude Desktop / any MCP client config
{
  "mcpServers": {
    "imagedimensions": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "imagedimensions-mcp"]
    }
  }
}

Ferramenta

scan_image_dimensions

ParâmetroTipoDescrição
urlstring (obrigatório)URL pública da página a ser auditada.
oversizedThresholdnumber (opcional)Proporção de excesso de área para sinalizar como superdimensionada. Padrão 4 (≈2× por dimensão).

Retorna um relatório em texto além de conteúdo estruturado:

  • contagem total / visível de imagens e contagem de imagens de fundo CSS
  • participação de formatos modernos (WebP + AVIF)
  • distribuição de formatos
  • a lista de imagens superdimensionadas (natural → renderizada, proporção de excesso, formato, src)
  • um link para o relatório visual completo em imagedimensions.com

Exemplos de uso por agentes: "Audite as imagens em https://example.com," "Quais imagens nesta página estão superdimensionadas e prejudicando o LCP?", "Qual % das imagens deste site usa formatos modernos?"

Por que "superdimensionada" importa

Uma imagem baixada muito maior do que o espaço em que é renderizada desperdiça largura de banda e atrasa o Largest Contentful Paint — o erro de desempenho de imagens mais comum na web. Veja o artigo.

Configuração

  • IMAGEDIMENSIONS_API_BASE — substitui a base da API (padrão https://imagedimensions.com).

Licença

MIT