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🎨
🎨 Ideogram MCP Server

🎨 Ideogram MCP Server

Local
github.com/Sunwood-ai-labsMedia & Design5Updated 75w ago

About 🎨 Ideogram MCP Server

Ideogram MCP Server is a TypeScript server that lets MCP clients generate images through the Ideogram API, including Ideogram 3.0. It offers controls for image style, dimensions, rendering, and saved output.

Key features

  1. 01Generate images through Ideogram API
  2. 02Configure aspect ratio and resolution
  3. 03Set style references and style codes
  4. 04Control prompts and rendering speed
  5. 05Save generated images to a directory

Use cases

  1. 01Generate images from an MCP client
  2. 02Create variations with different aspect ratios
  3. 03Apply reference-image styles to generations

MCP support

Exposes the generate_image tool to Claude Desktop and other MCP clients. The tool accepts generation prompts and optional style, size, rendering, and output settings.

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

README image

🎨 Ideogram MCP Server

GitHub GitHub package.json version GitHub issues GitHub pull requests npm npm

Ideogram APIを使って画像生成を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーだよ!
Ideogram 3.0対応で、Claude DesktopやMCPクライアントから爆速連携できるのが神✨


📦 プロジェクト概要

  • Ideogram API (v3.0) をMCPサーバー経由で使えるTypeScript製ツール
  • 画像生成・スタイル参照・マジックプロンプト・アスペクト比・モデル選択など多機能
  • Claude Desktopや他MCPクライアントから即利用OK

⚡️ クイックスタート

Claude Desktopや他MCPクライアントで爆速連携したいなら、
下記JSONスニペットを設定ファイルにコピペでOK!✨

{
  "mcpServers": {
    "ideogram": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@sunwood-ai-labs/ideagram-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "IDEOGRAM_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

🛠️ MCPツール仕様

generate_image
パラメータ一覧(最新版)
パラメータ型説明必須/任意備考
promptstring画像生成プロンプト(英語推奨)必須
aspect_ratiostringアスペクト比(例: "1x1", "16x9", "4x3" など)任意15種類
resolutionstring解像度(公式ドキュメント参照、全69種)任意
seedinteger乱数シード(再現性担保用)任意0~2147483647
magic_promptstringマジックプロンプト("AUTO""ON""OFF")
rendering_speedstringv3用レンダリング速度("TURBO""DEFAULT""QUALITY")
style_codesstring[]8文字のスタイルコード配列任意
style_typestringスタイルタイプ("AUTO""GENERAL""REALISTIC"
negative_promptstring除外要素(英語推奨)任意
num_imagesnumber生成画像数(1~8)任意
style_referenceobjectスタイル参照(Ideogram 3.0新機能)任意下記詳細
└ urlsstring[]参照画像URL配列(最大3つ)任意
└ style_codestringスタイルコード任意
└ random_stylebooleanランダムスタイル使用任意
output_dirstring画像保存ディレクトリ(デフォルト: "docs")任意
base_filenamestring保存ファイル名のベース(デフォルト: "ideogram-image")任意タイムスタンプ・ID付与
blur_maskboolean画像の縁をぼかす(trueでマスク合成)任意デフォルト: false
📝 使用例
const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "ideagram-mcp-server",
  tool_name: "generate_image",
  arguments: {
    prompt: "A beautiful sunset over mountains",
    aspect_ratio: "16x9",
    rendering_speed: "QUALITY",
    num_images: 2,
    style_reference: {
      urls: [
        "https://example.com/ref1.jpg",
        "https://example.com/ref2.jpg"
      ],
      random_style: false
    },
    blur_mask: true
  }
});

🧑‍💻 開発・ビルド・テスト

  • npm run build ... TypeScriptビルド
  • npm run watch ... 開発モード(自動ビルド)
  • npm run lint ... コードリント
  • npm test ... テスト実行

🗂️ ディレクトリ構成

ideagram-mcp-server/
├── assets/
├── docs/
│   └── ideogram-image_2025-05-18T06-31-45-777Z.png
├── src/
│   ├── tools/
│   ├── types/
│   ├── utils/
│   ├── ideogram-client.ts
│   ├── index.ts
│   ├── server.ts
│   └── test.ts
├── .env.example
├── package.json
├── tsconfig.json
├── README.md
└── ...(省略)

📝 コントリビューション

  1. このリポジトリをフォーク
  2. 新ブランチ作成 (git checkout -b feature/awesome)
  3. 変更コミット(コミットメッセージは日本語+絵文字推奨!)
  4. プッシュ&プルリク作成

🚀 デプロイ & リリース

  • GitHub Actionsで自動npm公開
  • バージョン更新→タグpushで自動デプロイ
npm version patch|minor|major
git push --follow-tags

詳細は docs/npm-deploy.md を参照!


📄 ライセンス

MIT


README image

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From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.

An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.