Ali-Flux MCP Server について
Ali-Flux MCP Serverは、MCPクライアントからAlibaba Cloud DashScopeの画像生成を利用できるサーバーです。タスクの状態確認と生成画像のローカル保存にも対応します。
主な機能
- 01DashScopeで画像を生成
- 02サイズ、シード、ステップ数を設定
- 03生成タスクの状態を確認
- 04画像をローカルパスに保存
活用シーン
- 01テキストプロンプトから画像を生成
- 02送信済み生成タスクの状態を追跡
- 03生成画像を指定ディレクトリに保存
MCP 対応
画像生成、タスク状態の確認、画像ダウンロードのツールをMCPクライアントに提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Ali-Flux MCP Server
Alibaba Cloud DashScope API 用の Model Context Protocol サーバー
これは、画像を生成してローカルに保存するための Alibaba Cloud DashScope API との連携機能を提供する、TypeScript ベースの MCP サーバーです。以下を提供し、MCP の主要な概念を示します。
- Alibaba Cloud DashScope API を使用して画像を生成するツール
- タスクのステータスを確認するツール
- 生成した画像をダウンロードしてローカルに保存するツール
機能
ツール
-
generate_image- Alibaba Cloud DashScope API を使用して画像を生成します- 必須パラメーターとしてプロンプトを受け取ります
- オプションのパラメーター:size、seed、steps
- 画像生成タスクを DashScope API に送信します
-
check_task_status- 画像生成タスクのステータスを確認します- 必須パラメーターとして task_id を受け取ります
- 画像生成タスクの現在のステータスを返します
-
download_image- 生成した画像をダウンロードしてローカルに保存します- 必須パラメーターとして task_id を受け取ります
- オプションのパラメーター:カスタム保存先を指定する save_path(絶対パスである必要があります)
- オプションのパラメーター:相対パスの解決に使用する base_dir(デフォルトは WORK_DIR 環境変数)
- 生成したすべての画像をダウンロードし、指定したディレクトリに保存します
開発
前提条件
- Node.js と npm
- Alibaba Cloud DashScope API キー
環境変数
DASHSCOPE_API_KEY:Alibaba Cloud DashScope API キーSAVE_DIR:生成した画像の保存先ディレクトリ(デフォルト:~/Desktop/flux-images)MODEL_NAME:DashScope モデル名(デフォルト:flux-merged)WORK_DIR:作業ディレクトリ(デフォルト:process.cwd())
セットアップ
依存関係をインストールします:
npm install
サーバーをビルドします:
npm run build
自動再ビルドを有効にして開発する場合:
npm run watch
インストール
設定
Claude Desktop やその他の MCP 対応クライアントで使用するには、サーバー設定を追加します。
MacOS の場合:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows の場合:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ali-flux": {
"command": "/path/to/ali-flux/build/index.js",
"env": {
"DASHSCOPE_API_KEY": "your-api-key-here",
"SAVE_DIR": "/custom/save/path" // Optional
}
}
}
}
デバッグ
MCP サーバーは stdio 経由で通信するため、デバッグが難しい場合があります。MCP Inspector の使用をおすすめします。パッケージスクリプトとして利用できます。
npm run inspector
Inspector は、ブラウザーでデバッグツールにアクセスするための URL を提供します。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。