プログレッシブJPEG

プログレッシブJPEG

プログレッシブ JPEG は複数のパスで画像を読み込みます。最初にぼやけたバージョンを表示し、次に完全な画像に段階的に調整します。これにより、画像の読み込み中にユーザーに視覚的なプレビューが表示されます。

ベースライン JPEG は、上から下に 1 行ずつロードします。プログレッシブ JPEG は、Web パフォーマンスの認識に優れています。

使用方法

1. JPEG ファイルをアップロード領域にドラッグ アンド ドロップするか、クリックしてファイルを選択します。
2. 各ファイルは自動的にプログレッシブ JPEG 形式に変換されます。
3. 個別のファイルをダウンロードするか、すべてダウンロード を使用して ZIP アーカイブを取得します。

ベースラインとプログレッシブ JPEG

ベースライン JPEG は、ピクセル データを上から下に 1 行ずつ読み込みます。ユーザーは、画像が徐々に表示されるのを確認します。

プログレッシブ JPEG は複数のパスで読み込まれます。最初は低品質のプレビューが表示され、その後パスごとに鮮明になります。合計の読み込み時間は同じであっても、ユーザーにはこれが速く感じられます。

Pythonで変換する

Python と Pillow を使用してベースライン JPEG をプログレッシブに変換します。

from PIL import Image

original = Image.open('input.jpeg')
original.convert('RGB')
original.save('progressive.jpeg', optimize=True, quality=100, progressive=True)

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: progressive-jpeg

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":"progressive-jpeg","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。