klarbild/mcp/klarbild-mcp.mjs

#!/usr/bin/env node
// Klarbild MCP-Server — erlaubt einem KI-Assistenten (z. B. Claude), lokale Bilder
// oder anderweitig beschaffte Bilder (iMessage, Ordner XY …) an Klarbild zu übergeben
// und dort zu verarbeiten. Der Assistent besorgt die Bilddateien; dieser Server lädt
// sie hoch und legt einen Auftrag an.
//
// Setup:
//   npm i @modelcontextprotocol/sdk
//   KLARBILD_URL=https://klarbild.heidrich-digital.de \
//   KLARBILD_TOKEN=klb_xxx node mcp/klarbild-mcp.mjs
// Den Token erzeugt man in Klarbild unter Admin → „Automatisierung / MCP-Zugriff".

import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
import { readFile } from 'node:fs/promises';
import { basename } from 'node:path';

const BASE = (process.env.KLARBILD_URL || '').replace(/\/$/, '');
const TOKEN = process.env.KLARBILD_TOKEN || '';
if (!BASE || !TOKEN) { console.error('KLARBILD_URL und KLARBILD_TOKEN müssen gesetzt sein.'); process.exit(1); }

const authHeaders = { Authorization: `Bearer ${TOKEN}` };
const api = (path) => `${BASE}${path}`;

async function uploadFile(pathOrBase64, name) {
  let buf, filename = name;
  if (pathOrBase64.startsWith('data:')) {
    buf = Buffer.from(pathOrBase64.split(',')[1], 'base64');
    filename = name || 'bild.png';
  } else {
    buf = await readFile(pathOrBase64);
    filename = name || basename(pathOrBase64);
  }
  const fd = new FormData();
  fd.append('files', new Blob([buf]), filename);
  const r = await fetch(api('/api/uploads'), { method: 'POST', headers: authHeaders, body: fd });
  const j = await r.json();
  const info = (j.files || [])[0];
  if (!info?.source_path) throw new Error(info?.error || 'Upload fehlgeschlagen');
  return { source_path: info.source_path, filename };
}

const server = new Server({ name: 'klarbild', version: '1.0.0' }, { capabilities: { tools: {} } });

const TOOLS = [
  { name: 'list_recipes', description: 'Verfügbare Presets/Rezepte in Klarbild auflisten.',
    inputSchema: { type: 'object', properties: {} } },
  { name: 'process_images',
    description: 'Bilder an Klarbild übergeben und verarbeiten. Dateien als lokale Pfade ODER data:-URLs. Entweder recipeId ODER mode+Optionen angeben.',
    inputSchema: { type: 'object', properties: {
      files: { type: 'array', items: { type: 'string' }, description: 'Lokale Pfade oder data:-URLs' },
      recipeId: { type: 'string', description: 'Optional: Preset-ID (aus list_recipes) — überschreibt die Einzeloptionen' },
      mode: { type: 'string', enum: ['each', 'compose', 'generate'], description: 'Falls kein recipeId' },
      tasks: { type: 'array', items: { type: 'string', enum: ['clean', 'cutout', 'format', 'contour'] },
        description: 'Nur bei mode=each. Standard: ["format"] wenn output_format gesetzt.' },
      prompt_text: { type: 'string', description: 'Beschreibung für compose/generate' },
      output_format: { type: 'string', description: 'Fest: 30x40, A4, theframe, hochformat, keep … ODER frei: "25x35" (=25×35 cm) bzw. "sticker5" (=5×5 cm).' },
      output_ext: { type: 'string', enum: ['png', 'jpg'], description: 'Dateiformat. Weglassen = globale Standard-Einstellung. JPG nur ohne Transparenz.' },
      orientation: { type: 'string', enum: ['portrait', 'landscape'] },
      crop_mode: { type: 'string', enum: ['crop', 'extend'] },
      contour_mm: { type: 'number', description: 'Stickerrand in mm (nur mit tasks=cutout+contour).' },
      picdrop_gallery: { type: 'string', description: 'Ziel-Galerie/Unterordner (bei delivery picdrop/both).' },
      delivery: { type: 'string', enum: ['library', 'picdrop', 'both'] },
    }, required: ['files'] } },
  { name: 'job_status', description: 'Status eines Auftrags abfragen (inkl. Endzeit und Fehlermeldungen).',
    inputSchema: { type: 'object', properties: { jobId: { type: 'string' } }, required: ['jobId'] } },
];

server.setRequestHandler({ method: 'tools/list' }, async () => ({ tools: TOOLS }));

server.setRequestHandler({ method: 'tools/call' }, async (req) => {
  const { name, arguments: a = {} } = req.params;
  try {
    if (name === 'list_recipes') {
      const j = await (await fetch(api('/api/recipes'), { headers: authHeaders })).json();
      const list = (j.recipes || []).map((r) => `${r.id} — ${r.name} (${r.mode || 'each'})`).join('\n');
      return { content: [{ type: 'text', text: list || 'Keine Presets.' }] };
    }
    if (name === 'process_images') {
      const files = a.files || [];
      const mode = a.mode || 'each';
      const sources = (mode === 'generate') ? [] : await Promise.all(files.map((f) => uploadFile(f)));
      const wantsFormat = a.output_format && a.output_format !== 'keep';
      const tasks = Array.isArray(a.tasks) && a.tasks.length ? a.tasks : (wantsFormat ? ['format'] : []);
      const body = a.recipeId
        ? { recipeId: a.recipeId, mode, sources, prompt_text: a.prompt_text }
        : { mode, prompt_text: a.prompt_text, sources,
            recipe: {
              tasks: mode === 'each' ? tasks : (wantsFormat ? ['format'] : []),
              output_format: a.output_format || 'keep',
              output_ext: a.output_ext || null,
              orientation: a.orientation || 'portrait',
              crop_mode: a.crop_mode || 'crop',
              contour_mm: a.contour_mm ?? null,
              picdrop_gallery: a.picdrop_gallery || null,
              delivery: a.delivery || 'library',
            },
            delivery: a.delivery || 'library' };
      const j = await (await fetch(api('/api/jobs'), { method: 'POST', headers: { ...authHeaders, 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(body) })).json();
      if (!j.jobId) throw new Error(j.error || 'Auftrag fehlgeschlagen');
      return { content: [{ type: 'text', text: `Auftrag angelegt: ${j.jobId}` }] };
    }
    if (name === 'job_status') {
      const j = await (await fetch(api(`/api/jobs/${a.jobId}`), { headers: authHeaders })).json();
      const job = j.job || j;
      const errs = (j.items || []).map((it) => it.error_message).filter(Boolean);
      const fin = job.finished_at ? ` · beendet ${job.finished_at}` : '';
      const errTxt = errs.length ? `\nFehler: ${errs.join('; ')}` : '';
      return { content: [{ type: 'text', text: `Status: ${job.status} — ${job.done_count}/${job.total} fertig${job.failed_count ? `, ${job.failed_count} fehlgeschlagen` : ''}${fin}${errTxt}` }] };
    }
    return { content: [{ type: 'text', text: `Unbekanntes Tool: ${name}` }], isError: true };
  } catch (e) {
    return { content: [{ type: 'text', text: `Fehler: ${e?.message || e}` }], isError: true };
  }
});

await server.connect(new StdioServerTransport());
console.error('[klarbild-mcp] bereit');