EXIFビューア

写真内の非表示のメタデータを検査する

EXIF ビューアは、写真をアップロードせずに、カメラや携帯電話に埋め込まれたメタデータを読み取ります。 タグが存在する場合、カメラのモデル、キャプチャ時間、露出設定、焦点距離、向き、ソフトウェア、および GPS 座標を明らかにできます。

EXIF データは、画像の向きのデバッグ、カメラ設定の確認、共有前のプライバシー リスクの確認に役立ちます。一部のプラットフォームではメタデータが削除され、一部の編集画像にはメタデータが含まれていないため、フィールドが欠落している場合は、通常、データが削除されたか、書き込まれなかったことを意味します。

使用方法

1. 写真をアップロード領域にドラッグ アンド ドロップするか、クリックして選択します。
2. すべての EXIF メタデータ タグがテーブルに表示されます。
3. GPS 座標が見つかると、写真の位置を示す地図が表示されます。

EXIF メタデータとは何ですか?

EXIF メタデータは、画像がどこでどのようにキャプチャされたかを説明するために、JPEG や TIFF などの形式内に保存されます。方向タグは画像の表示方法に影響を与えることができ、GPS タグはキャプチャ位置を識別できます。

このビューアは、元の写真を公開する前に、プライバシーと診断チェックとして使用します。 GPS または個人のメタデータが表示された場合は、ファイルを公開する前に削除してください。

PythonでEXIFを読む

スクリプトは、EXIF パーサーを使用して JPEG ファイルから同じタイプのタグを読み取ることができます。

import exifread

with open('photo.jpg', 'rb') as f:
    tags = exifread.process_file(f)

for key, value in tags.items():
    print(f'{key}: {value}')

MCP 連携

MCP (Model Context Protocol) により、AI エージェントやアプリは Coding.Tools のユーティリティを発見し、変換、整形、ハッシュ、生成ワークフローで実行できます。

MCP ツール名: exif-viewer

MCP エンドポイント: https://coding.tools/mcp

まず tools/list を呼び出してください。各ツールには inputSchema、outputSchema、examples が含まれるため、AI エージェントやクライアントは推測せずに有効な引数を作成できます。

tools/call では、表示用の値は result.content[0].text、機械処理用の値は result.structuredContent を読みます。ツール単位の失敗は isError: true、プロトコル単位の失敗は JSON-RPC error を返します。

tools/call リクエスト例:

curl -s https://coding.tools/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "MCP-Protocol-Version: 2025-06-18" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"exif-viewer","arguments":{}}}'

この画像ツールは MCP ではブラウザ専用です。tools/call はサーバーでローカル画像バイトを処理せず、isError: true と Web UI への resource_link を返します。

ほとんどのテキストおよびデータツールは input 文字列と任意の options を受け取ります。ブラウザの画像 API が必要な画像ツールは発見用に公開され、必要に応じて Web UI へのリンクを返します。