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Getting Started

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ruibaojian edited this page Jul 16, 2026 · 1 revision

Getting Started

StarBridge 是 Windows-first、local-first 的本地创意软件接入层。它把 Codex Skill、StarBridge MCP stdio 和 Adobe UXP / Node Proxy 组合成可审计的工作流。

环境要求

  • Windows 优先；Python 3.10+。
  • 运行 UXP、本地代理或前端示例时需要 Node.js。
  • Photoshop、Illustrator、AutoCAD、Blender、ComfyUI、CapCut / 剪映只在本机已安装并已授权时提供对应能力。

安装

git clone https://github.com/jianbaorui07-dot/Codex-Integration-with-Creative-Industry-Software.git
cd Codex-Integration-with-Creative-Industry-Software

python -m pip install --upgrade pip
pip install -e ".[dev]"

仅使用图片转 SVG 时，也可以安装矢量化依赖：

pip install -e ".[vectorization]"

首次安全检查

先运行不依赖桌面软件的检查：

python examples\bridge_status.py --json --redact-paths --soft-exit
python -m starbridge_mcp.server tools --json --safe-only
python scripts\security_check.py
python -m unittest discover -s tests

安装 Node.js 后，可以使用项目快捷命令：

npm.cmd run bridge:status:safe
npm.cmd run starbridge:tools:safe
npm.cmd run preflight
npm.cmd test

如果 PowerShell 拦截了 npm.ps1，使用 npm.cmd。

第一个矢量化任务

默认智能矢量：

python -m starbridge_mcp.vectorization.cli --input "<input.png>" --reference-id "sample"

其他模式：

python -m starbridge_mcp.vectorization.cli --input "<input.png>" --mode lightweight --reference-id "sample"
python -m starbridge_mcp.vectorization.cli --input "<input.png>" --mode exact --reference-id "sample"
python -m starbridge_mcp.vectorization.cli --input "<input.png>" --mode artisan --reference-id "sample"

自动化或 Codex 调用可以增加 --compact，只返回质量指标、edit_ref、选择器和本地输出引用。

默认结果位于：

examples/output/vectorization/<reference-id>/<mode>/
  vector.svg
  preview.png
  parameters.json
  vector_report.json
  vector_report.md
  artisan_structure.json
  artisan_edit_index.json

输出目录已加入 Git 忽略规则。不要把客户素材、源图、生成结果或本机绝对路径提交到仓库。

接入桌面软件

桌面软件接入前，需要用户手动安装、登录并授权本机软件。先用 probe、status 或 preflight 确认环境，再考虑 dry-run；真实写入必须经过明确确认，并限制在安全输出目录。

详细配置见 本地 MCP 配置。

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