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com.brainiall/image
serveur MCP (Model Context Protocol) · brainiall-image 2.14.7
Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur.
Est-ce que com.brainiall/image est sûr ?
Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « com.brainiall/image » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.
Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.
Les 10 outils
- check_image_service≈ 130 tokens
Check health status of Image API services and loaded models. Returns: dict with keys: - status (str): 'healthy' or error state - models (dict): Loaded model status per capability - version (str): API version
Paramètres, retour & exemple (0)
Exemple d'appel{"name": "check_image_service", "arguments": {}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - document_extract≈ 237 tokens
Turn a document image into structured fields. doc_type picks the schema (receipt/invoice/id/contract/form/generic). A page with no readable text returns an error rather than a guess. Returns: dict with keys: doc_type (str), fields (dict — null for any value not present), text (str — the recognised plain text).
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètresimage· string · requis
Base64-encoded PNG/JPEG of a single document pagedoc_type· string · optionnel
The document kind — picks the field schema: receipt | invoice | id | contract | form | generic | business_card | w2 | health_card | mortgage | pay_stub
Exemple d'appel{"name": "document_extract", "arguments": {"image": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - document_query≈ 209 tokens
Ask a natural-language question about a document image; returns a grounded answer plus the supporting line. Returns found:false rather than guessing when the document doesn't contain the answer. Returns: dict with keys: answer (str|null), found (bool), supporting_text (str|null), text (str).
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètresimage· string · requis
Base64-encoded PNG/JPEG of the document pagequestion· string · requis
The natural-language question about the document
Exemple d'appel{"name": "document_query", "arguments": {"image": "texte", "question": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - document_tables≈ 154 tokens
Reconstruct every table in a document image into headers and rows. Returns: dict with keys: table_count (int), tables (list of {title, headers, rows, row_count, column_count}); [] if there are no tables.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètresimage· string · requis
Base64-encoded PNG/JPEG of the document page
Exemple d'appel{"name": "document_tables", "arguments": {"image": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - document_to_markdown≈ 181 tokens
Return the document as structured Markdown (headings, tables, lists, code blocks, math). Brainiall Doc Layout engine. The single API for converting documents to LLM-friendly format.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètrespdf· string · requis
Base64-encoded PDF documentpage_range· ? · optionnel
Page range like '1,2,5-10' or null for all pages
Exemple d'appel{"name": "document_to_markdown", "arguments": {"pdf": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - remove_background≈ 311 tokens
Remove the background from an image. Uses Brainiall Cutout engine segmentation to precisely separate foreground from background. Returns a base64-encoded image with transparent background (PNG) or white background (WebP). Sub-500ms latency on GPU. Args: image_base64: Base64-encoded image data (PNG, JPEG, or WebP). output_format: Output format -- 'png' (with transparency) or 'webp'. Returns: dict with keys: - image_base64 (str): Base64-encoded result image - format (str): Output image format - original_size (dict): Original width and height - processing_ms (int): Processing time in milliseconds
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètresimage_base64· string · requis
Base64-encoded image data. Supports PNG, JPEG, and WebP formats.output_format· string · optionnel
Output image format: 'png' (default, with transparency) or 'webp'
Exemple d'appel{"name": "remove_background", "arguments": {"image_base64": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - restore_face≈ 396 tokens
Restore and enhance faces in an image with the Brainiall face-restoration engine. Detects all faces via RetinaFace, restores quality (fixes blur, noise, compression artifacts), and pastes them back. Optionally enhances the background with the Brainiall image-upscaling engine. GPU-accelerated, sub-3s latency. Args: image_base64: Base64-encoded image data containing faces (PNG, JPEG, WebP). upscale: Output upscale factor -- 1 to 4 (default: 2). enhance_background: Whether to enhance background with the Brainiall image-upscaling engine (default: true). Returns: dict with keys: - image (str): Base64-encoded restored image - format (str): Output image format - width (int): Output width - height (int): Output height - upscale (int): Scale factor applied - processing_time_ms (float): Processing time in milliseconds
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètresupscale· integer · optionnel
Output upscale factor: 1-4 (default: 2)image_base64· string · requis
Base64-encoded image data containing one or more faces.enhance_background· boolean · optionnel
Enhance background with the Brainiall image-upscaling engine (default: true)
Exemple d'appel{"name": "restore_face", "arguments": {"image_base64": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - run_skillsets≈ 224 tokens
Run a multi-skill enrichment pipeline over a document image or text in one call. Brainiall Skillsets engine. Returns per-skill outputs ready for indexing or RAG.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètrestext· ? · optionnel
Pre-extracted text (skip OCR)image· ? · optionnel
Base64 image (triggers OCR)skills· ? · optionnel
Enrichment skills: ocr | entities | language | keyphrases | sentiment
Exemple d'appel{"name": "run_skillsets", "arguments": {"text": "texte", "image": "texte", "skills": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - understand_content≈ 248 tokens
Multimodal extraction. Send an image, text, or both; define your schema of fields; get structured JSON. Brainiall Content Understanding engine. Unified multimodal field extraction over images and text.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètrestext· ? · optionnel
Optional pre-extracted textimage· ? · optionnel
Optional base64 image (will OCR first)field_schema· ? · optionnel
Map of field_name -> description, e.g. {"invoice_id":"invoice number","total":"amount due"}
Exemple d'appel{"name": "understand_content", "arguments": {"text": "texte", "image": "texte", "field_schema": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - upscale_image≈ 312 tokens
Upscale image resolution with the Brainiall image-upscaling engine. Enhances image resolution by 2x or 4x with the GPU-accelerated Brainiall image-upscaling engine super-resolution. Processes in tiles (256x256) to manage VRAM. Maximum output dimension: 8192x8192. Args: image_base64: Base64-encoded image data (PNG, JPEG, or WebP). scale: Upscale factor -- 2 or 4 (default: 4). Returns: dict with keys: - image (str): Base64-encoded upscaled image - format (str): Output image format - width (int): Output width - height (int): Output height - scale (int): Scale factor applied - processing_time_ms (float): Processing time in milliseconds
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètresscale· integer · optionnel
Upscale factor: 2 or 4 (default: 4)image_base64· string · requis
Base64-encoded image data. Supports PNG, JPEG, and WebP formats.
Exemple d'appel{"name": "upscale_image", "arguments": {"image_base64": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
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