Midjourney

MidjourneyMCP

Midjourney を AceDataCloud API 経由で利用して、AI 画像や動画を生成するための Model Context Protocol（MCP） サーバーです。

Claude、VS Code、または MCP 互換クライアントから、AI 画像や動画の生成、クリエイティブプロジェクトの管理を直接行えます。

機能

• 画像生成 - テキストプロンプトから AI 生成画像を作成します
• 画像変換 - 画像のアップスケール、バリエーション作成、ズーム、パンを行います
• 画像ブレンド - 複数の画像を組み合わせてクリエイティブな融合画像を作成します
• 参照画像を使った生成 - 既存の画像をインスピレーションとして使用します
• 画像の説明 - 画像の AI による説明を取得します（逆プロンプト）
• 画像編集 - テキストプロンプトとマスクを使って画像を編集します
• 動画生成 - テキストと参照画像から動画を作成します
• 動画の延長 - 既存の動画を延長して長くします
• 翻訳 - 中国語のプロンプトを英語に翻訳します
• タスク追跡 - 生成の進捗を監視し、結果を取得します

ツール一覧

ツール	説明
midjourney_imagine	Midjourney を使用して、テキストプロンプトから AI 画像を生成します。
midjourney_transform	既存の Midjourney 画像にさまざまな操作を適用します。
midjourney_blend	Midjourney を使用して、複数の画像をブレンドします。
midjourney_with_reference	参照画像をインスピレーションとして使用して画像を生成します。
midjourney_edit	Midjourney を使用して既存の画像を編集します。
midjourney_describe	画像の AI 生成による説明を取得します。
midjourney_generate_video	Midjourney を使用して、テキストプロンプトと参照画像から動画を生成します。
midjourney_extend_video	既存の Midjourney 動画を延長して長くします。
midjourney_translate	Midjourney のプロンプトとして使う中国語のテキストを英語に翻訳します。
midjourney_shorten	長い Midjourney プロンプトを分析し、重要なアイデアを保ちながら短縮します。
midjourney_get_seed	以前に生成した Midjourney 画像のシード値を取得します。
midjourney_get_task	Midjourney 生成タスクのステータスと結果を照会します。
midjourney_get_tasks_batch	複数の Midjourney 生成タスクを一度に照会します。
midjourney_list_actions	利用可能な Midjourney API アクションと対応するツールをすべて一覧表示します。
midjourney_get_prompt_guide	Midjourney で効果的なプロンプトを書くためのガイダンスを取得します。
midjourney_list_transform_actions	Midjourney 画像で利用可能な変換アクションをすべて一覧表示します。

接続：ホスト型 OAuth、API トークン、またはローカル stdio

ホスト型エンドポイントは https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp です。MCP クライアントには、次のいずれかの方法を選択してください。

方法	使用する状況	認証情報の設定
ホスト型 OAuth	クライアントがリモート MCP OAuth に対応している場合	URL のみを追加してから、AceDataCloud にサインインし、アクセスを承認します。クライアント設定にトークンを貼り付ける必要はありません。
ホスト型 API トークン	クライアントで OAuth を完了できない場合、または明示的な連携用認証情報が必要な場合	Authorization: Bearer … ヘッダーで AceDataCloud API トークンを送信します。ローカルのシークレットストアまたは環境変数に保管してください。
ローカル stdio	クライアントがローカル MCP プロセスを実行する場合	mcp-midjourney をインストールし、ACEDATACLOUD_API_TOKEN をそのプロセスに渡します。この方法でも AceDataCloud API を呼び出します。

ホスト型サービスは、OAuth メタデータと Dynamic Client Registration（DCR）を公開しています。DCR はクライアントアプリケーションを登録するもので、API キーではありません。 OAuth でサインインすると、クライアントはその結果取得した Bearer トークンを送信します。アカウントの API 認証情報を再利用する場合も、新たに作成する場合もあります。ブラウザーでサインインするには、AceDataCloud アカウントが必要です。ホスト型サービスは従量課金制の場合があります。実際に操作する前に、現在のサービスドキュメントと表示される料金を確認してください。同じサーバーに対して OAuth ログインと固定の Authorization ヘッダーを両方設定しないでください。

ホスト型 OAuth の例

• Claude と Claude Desktop のチャット： Customize → Connectors → Add custom connector でリモートカスタムコネクターを追加し、https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp を入力してサインインを選択します。Claude から OAuth クライアントの登録方法を尋ねられた場合は、Register automatically を選択してください。同意手続きを完了します。Claude Desktop のローカル claude_desktop_config.json は別途設定します。Claude のコネクターガイド。
• Claude Code： claude mcp add --transport http --scope user midjourney https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて claude mcp login midjourney を実行します。/mcp で確認してください。Claude Code の MCP ガイド。
• Cursor： https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp のみを指定してリモートサーバーを追加します。プロジェクトで使用する場合は、以下の設定を <project>/.cursor/mcp.json にマージします。個人用には ~/.cursor/mcp.json を使用します。Cursor の MCP ガイド。
• VS Code / Copilot： MCP: Add Server を実行し、HTTP を選択して https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp を入力し、ブラウザーでのサインインを完了します。新しいポータブルなワークスペース設定では <project>/.mcp.json を使用します。以下の VS Code 固有の形式では <project>/.vscode/mcp.json またはユーザープロファイルを使用します。MCP: List Servers で確認してください。VS Code の MCP 設定。
• Codex： codex mcp add midjourney --url https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp を実行し、続けて codex mcp login midjourney を実行します。ユーザー設定は ~/.codex/config.toml にあります。Codex 公式の MCP ガイド。

Cursor のプロジェクト設定（OAuth）：

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {"url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

VS Code 固有のワークスペース設定（OAuth）：

{
  "servers": {
    "midjourney": {"type": "http", "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

ホスト型 API トークン

1. Ace Data Cloud → Applicationsを開きます。サインインするか、先にアカウントを登録します。
2. General applicationを探します。まだ作成されていない場合は、Initialize General Applicationを選択します。汎用キーではアカウントで利用可能なサービスを使用できます。専用アプリケーションのキーは、そのサービスに限定されます。必要なサービス／モデルへのアクセス権と現在の料金を確認してください。
3. アプリケーションカードからAPI Keyをコピーするか、Keys / Manage Keys → Createを開いて、この連携用のキーを別途作成します。後から個別に無効化またはローテーションできるよう、用途が分かる名前を付けてください。
4. キーを作成する際は、Expiration Time、Set Usage Limitation、Allowed APIsを確認します。必要な制限のみを有効にし、呼び出す操作を許可してから、Createをクリックし、キー一覧からトークンをコピーします。タスクの参照権限では、生成の送信は許可されません。初回のリクエストを実行できる残高がアプリケーションにあることを確認してください。試用枠がある場合、その内容はアカウントに現在表示されているものに従います。
5. 引用符、空白、Bearer を含めず、トークンの値だけをコピーします。API Key／API Token欄にはこの値をそのまま入力します。手動で設定する HTTP Authorizationヘッダーにのみ、Bearer の接頭辞が必要です。platform-...形式のアカウント管理用トークンは、生成 API キーの代わりにはなりません。

キーは、クライアントの認証情報ストア、または以下に示す環境変数に保存してください。プロンプト、共有ワークフロー、スクリーンショット、Git のコミットには絶対に含めないでください。認証に失敗した場合は、別のキーを作成する前に、コピーした値全体、アプリケーション／サービスへのアクセス権、有効期限、使用制限、残高を確認してください。

固定の Bearer ヘッダーは OAuth をバイパスします。ヘッダーが無効な場合は、ブラウザーでのサインインを試す前に削除してください。保存した認証情報は安全に管理してください。

Claude Code では、サーバーを追加するときにシェルがトークンを展開します。保存したユーザー MCP 設定は秘密情報として扱ってください。

export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
claude mcp add --transport http --scope user midjourney https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"

Claude Code のプロジェクト設定では、<project>/.mcp.jsonに変数参照を記述し、その変数を Claude Code の起動環境で設定してください。

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "type": "http",
      "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

Cursor では、~/.cursor/mcp.jsonまたはコミット対象外のプロジェクト設定で、異なる環境変数構文を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${env:ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

VS Code では、MCP: Open User Configurationを実行し、このサーバーとマスクされた入力をマージしてください。${input:...}は VS Code のユーザー／ワークスペース形式用であり、Agent Host の.mcp.json形式には移植できません。

{
  "inputs": [
    {"id": "acedata-midjourney-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true}
  ],
  "servers": {
    "midjourney": {
      "type": "http",
      "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-midjourney-token}"}
    }
  }
}

Clineでは、MCP 設定 UI または CLI ファイル~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.jsonを使用します。リモートトランスポートの値はstreamableHttpです。JetBrains AI Assistantでは、**Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**からリモート URL を追加します。Zedでは、OAuth の場合は URL のみを指定するcontext_serversエントリーを使用するか、ローカルの Bearer ヘッダーを追加します。これらのクライアントでは設定スキーマがそれぞれ異なります。他のクライアントの JSON をコピーせず、現在の UI に従ってください。Cline · JetBrains · Zed。

ローカル stdio

パッケージをインストールし、ローカルプロセスに API トークンを渡します。

python -m pip install mcp-midjourney
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
mcp-midjourney

Claude Desktop のローカル MCP では、開発者設定から開いたファイル（macOS の場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）にこのエントリをマージします。uvx を使うには、uv が PATH に設定されている必要があります。

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-midjourney"],
      "env": {"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"}
    }
  }
}

このユーザーレベルのファイルは非公開にしてください。セルフホスト可能な HTTP は mcp-midjourney --transport http --port 8000 を使用します。適切なネットワーク制御と TLS 制御を行ったうえでのみ公開してください。ローカル実行でも AceDataCloud API が呼び出されます。

サービスを使用する前の確認

1. https://midjourney.mcp.acedata.cloud/health が {"status":"ok"} を返す場合、確認できるのはエンドポイントへの到達性のみです。
2. MCP クライアントがツールを読み込むことを確認します。midjourney_list_actions は参照用ツールであり、下流の API アクセスや残高は確認しません。
3. API を完全に確認する必要がある場合は、現在のサービスドキュメントと表示されている料金を確認してから、有効な入力を使用して midjourney_generate_video を呼び出します。結果にタスク ID が含まれる場合は、終端状態の成功または失敗になるまで、同じ ID で midjourney_get_task を呼び出します。進行状況を確認するためだけに操作を再送信しないでください。

401 が発生した場合は、クライアントが使用した認証経路と、トークンまたは OAuth セッションが有効かどうかを確認してください。403 は、アカウント権限の問題またはコンテンツモデレーションによる失敗を示している場合があります。返されたエラーを確認してください。残高不足や下流サービスの障害は、それぞれ個別に診断する必要があります。ツールが一覧にあることやタスクが送信されたことは、結果の成功を証明するものではありません。

利用可能なツール

画像生成

ツール	説明
midjourney_imagine	テキストプロンプトから画像を生成します（2x2 グリッドを作成）
midjourney_transform	画像を変換します（アップスケール、バリエーション、ズーム、パン）
midjourney_blend	複数の画像をブレンドします
midjourney_with_reference	参照画像を着想源として画像を生成します

画像編集

ツール	説明
midjourney_edit	テキストプロンプトを使用して既存の画像を編集します
midjourney_describe	画像の AI による説明を取得します（逆プロンプト）

動画

ツール	説明
midjourney_generate_video	テキストと参照画像から動画を生成します
midjourney_extend_video	既存の動画を延長します

ユーティリティ

ツール	説明
midjourney_translate	プロンプト用に中国語のテキストを英語に翻訳します
midjourney_get_seed	生成した画像のシード値を取得します

タスク

ツール	説明
midjourney_get_task	単一のタスクのステータスを照会します
midjourney_get_tasks_batch	複数のタスクを一度に照会します

情報

ツール	説明
midjourney_list_actions	利用可能な API アクションを一覧表示します
midjourney_get_prompt_guide	プロンプト作成ガイドを取得します
midjourney_list_transform_actions	変換アクションを一覧表示します

使用例

プロンプトから画像を生成する

User: Create a cyberpunk city at night

Claude: I'll generate a cyberpunk city image for you.
[Calls midjourney_imagine with prompt="Cyberpunk city at night, neon lights, rain, futuristic, detailed --ar 16:9"]

画像をアップスケールする

User: Upscale the second image

Claude: I'll upscale the top-right image from the grid.
[Calls midjourney_transform with image_id and action="upscale2"]

複数の画像を合成する

User: Blend these two images: [url1] and [url2]

Claude: I'll blend these images together.
[Calls midjourney_blend with image_urls=[url1, url2]]

動画を生成する

User: Animate this image [url] with gentle movement

Claude: I'll create a video from this image.
[Calls midjourney_generate_video with image_url and prompt="Gentle camera movement, cinematic"]

生成モード

モード	説明
fast	ほとんどのユースケースにおすすめです（デフォルト）
turbo	より高速に生成しますが、クレジットを多く消費します
relax	生成に時間がかかりますが、費用を抑えられます

設定

環境変数

変数	説明	デフォルト
ACEDATACLOUD_API_TOKEN	AceDataCloud の API トークン	必須
ACEDATACLOUD_API_BASE_URL	API のベース URL	https://api.acedata.cloud
ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID	OAuth クライアント ID（ホストモード）	—
ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL	プラットフォームのベース URL	https://platform.acedata.cloud
MIDJOURNEY_DEFAULT_MODE	デフォルトの生成モード	fast
MIDJOURNEY_REQUEST_TIMEOUT	リクエストのタイムアウト時間（秒）	1800
LOG_LEVEL	ログレベル	INFO

コマンドラインオプション

mcp-midjourney --help

Options:
  --version          Show version
  --transport        Transport mode: stdio (default) or http
  --port             Port for HTTP transport (default: 8000)

開発

開発環境のセットアップ

# Clone repository
git clone https://github.com/AceDataCloud/MidjourneyMCP.git
cd MidjourneyMCP

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or `.venv\Scripts\activate` on Windows

# Install with dev dependencies
pip install -e ".[dev,test]"

テストの実行

# Run unit tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=core --cov=tools

# Run integration tests (requires API token)
pytest tests/test_integration.py -m integration

コード品質

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

ビルドと公開

# Install build dependencies
pip install -e ".[release]"

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

プロジェクト構成

MidjourneyMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Midjourney API
│   ├── config.py          # Configuration management
│   ├── exceptions.py      # Custom exceptions
│   ├── server.py          # MCP server initialization
│   ├── types.py           # Type definitions
│   └── utils.py           # Utility functions
├── tools/                  # MCP tool definitions
│   ├── __init__.py
│   ├── describe_tools.py  # Image description tools
│   ├── edits_tools.py     # Image editing tools
│   ├── imagine_tools.py   # Image generation tools
│   ├── info_tools.py      # Information tools
│   ├── task_tools.py      # Task query tools
│   ├── translate_tools.py # Translation tools
│   └── video_tools.py     # Video generation tools
├── prompts/                # MCP prompt templates
│   └── __init__.py
├── tests/                  # Test suite
├── deploy/                 # Deployment configs
│   └── production/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── ingress.yaml
│       └── service.yaml
├── .env.example           # Environment template
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── Dockerfile             # Docker image for HTTP mode
├── docker-compose.yaml    # Docker Compose config
├── LICENSE
├── main.py                # Entry point
├── pyproject.toml         # Project configuration
└── README.md

API リファレンス

このサーバーは、AceDataCloud Midjourney API をラップしています。

• Midjourney Imagine API - 画像生成
• Midjourney Describe API - 画像の説明
• Midjourney Tasks API - タスクの照会
• Midjourney Edits API - 画像編集
• Midjourney Videos API - 動画生成
• Midjourney Translate API - 翻訳

貢献

貢献を歓迎します。以下の手順でお願いします。

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing）
5. プルリクエストを作成します

サービスの詳細

サービスの詳細

ライセンス

MIT ライセンスの詳細については、LICENSE をご覧ください。

リンク

• AceDataCloud プラットフォーム
• Midjourney 公式サイト
• Model Context Protocol
• MCP Python SDK

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AceDataCloud の愛を込めて