Gemini Image Studio

gemini-image-studio-mcp

Google Gemini による AI 画像生成・編集用の MCP サーバーです。構造化 JSON 編集により、正確で再現性の高い制御を実現し、ウェブ素材、広告クリエイティブ、ブランドビジュアルを作成できます。

他との違い

Gemini 画像 MCP サーバーの多くは、基本的なテキストから画像への変換ラッパーです。このサーバーには、構造化編集パイプラインが追加されています。

1. テキストまたは JSON プロンプトから画像を生成します
2. 画像を構造化 JSON ブループリントに分解します（視覚要素をすべてマッピングします）
3. 特定のフィールドを変更して編集し、再生成します — subject[0].hair.color: "platinum_blonde"

これにより、画像のほかの部分に影響を与えず、正確に切り分けて変更できます。背景を変えずに髪の色を変更したり、ポーズを変えずに服を入れ替えたりできます。すべてドット記法の JSON パスで操作できます。

機能

• 5 つの MCP ツール — 生成、分解、編集、プリセット、一覧表示
• 構造化 JSON 編集 — 画像をブループリントに分解し、ドット記法で特定のフィールドを編集
• 自然言語編集 — または、変更内容を平易な英語で説明するだけで編集
• 10 種類の組み込みプリセット — Facebook 広告、Instagram ストーリー、ヒーロー画像、OG 画像、YouTube サムネイルなど
• 参照画像のサポート — キャラクターやオブジェクトの一貫性を保つため、最大 14 枚の参照画像を使用可能
• 2 種類のモデルに対応 — Gemini 3.1 Flash（高速）または Gemini 3 Pro（最高品質）
• ブループリントのキャッシュ — 分解したブループリントを画像とともにキャッシュし、すぐに再編集可能
• Google 検索グラウンディング — ウェブ検索によって実世界での正確性を向上
• スマートなエラー処理 — レート制限時の再試行、わかりやすい安全性ブロックメッセージ、ファイルサイズの警告

クイックスタート

1. Gemini API キーを取得する

Google AI Studio で無料で取得できます。

2. インストールする

npm install -g gemini-image-studio-mcp

3. Claude Code に追加する

claude mcp add gemini-image-studio-mcp -e GEMINI_API_KEY=your-key-here -- gemini-image-studio-mcp

または、プロジェクトの .claude/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image-studio-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gemini-image-studio-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

4. 使用する

Claude に画像の生成を依頼します。

「温かみのある照明を使ったコーヒーショップの Facebook 広告を作成して」

「テック系スタートアップのランディングページ用にヒーロー画像を生成して」

「ヒーロー画像を編集して — 背景を夕焼けのビーチに変更して」

ツール

generate_image

テキストまたは構造化 JSON プロンプトから新しい画像を作成します。

パラメーター	型	必須	説明
prompt	string	はい	テキストによる説明または JSON プロンプト
prompt_format	"text" | "json"	いいえ	プロンプト形式（デフォルト："text"）
preset	string	いいえ	素材のプリセット（例："facebook_ad"、"hero_image"）
aspect_ratio	string	いいえ	比率の上書き（"1:1"、"16:9"、"9:16" など）
image_size	"1K" | "2K" | "4K"	いいえ	解像度（デフォルト："1K"）
model	"flash" | "pro"	いいえ	Gemini モデル（デフォルト："flash"）
reference_images	string[]	いいえ	一貫性を保つための参照画像のパス
output_name	string	いいえ	カスタムファイル名
enable_search_grounding	boolean	いいえ	正確性を高めるために Google 検索を使用

decompose_image

画像を構造化 JSON ブループリントに分析します。編集ワークフローの最初の手順です。

パラメーター	型	必須	説明
image_path	string	はい	画像へのパス
detail_level	"basic" | "detailed" | "exhaustive"	いいえ	詳細度（デフォルト："detailed"）

subject、scene、technical、composition、text_rendering、style_modifiers、meta の各セクションを含む完全なブループリントを返します。それぞれのフィールドで、画像の視覚要素を正確に記述します。

edit_image

JSON の変更内容または自然言語を使用して画像を編集します。

パラメーター	型	必須	説明
image_path	string	はい	画像へのパス
edit_type	"json" | "natural_language"	はい	編集モード
changes	object	JSON 編集の場合	変更するドット記法のパス
instruction	string	NL 編集の場合	自然言語による指示
blueprint	object	いいえ	ブループリント（省略した場合はキャッシュから自動読み込み）
model	"flash" | "pro"	いいえ	モデル（デフォルト："flash"）
output_name	string	いいえ	カスタムファイル名

JSON 編集の例 — 髪の色を変更し、サングラスを追加します：

{
  "image_path": "/output/portrait.png",
  "edit_type": "json",
  "changes": {
    "subject[0].hair.color": "platinum_blonde",
    "subject[0].accessories": [
      { "item": "sunglasses", "material": "metal", "color": "#C0C0C0" }
    ]
  }
}

自然言語編集の例：

{
  "image_path": "/output/portrait.png",
  "edit_type": "natural_language",
  "instruction": "Change the background to a tropical beach at sunset. Keep the person exactly the same."
}

get_presets

寸法、ヒント、規約とともに、利用可能なアセットプリセットを一覧表示します。

パラメーター	型	必須	説明
category	"ad" | "web" | "social" | "all"	いいえ	絞り込み（デフォルト："all"）

list_generated

以前に生成した画像を参照します。

パラメーター	型	必須	説明
filter	string	いいえ	ファイル名で検索
limit	number	いいえ	最大結果数（デフォルト：20）
include_blueprints	boolean	いいえ	キャッシュされたブループリントを含める

JSON 編集ワークフロー

このツールの主な特長は、フィールド単位で画像を正確に編集できることです：

Step 1: Generate
  generate_image(prompt: "Professional headshot, navy blazer", preset: "linkedin_post")
  → /output/headshot.png

Step 2: Decompose
  decompose_image(image_path: "/output/headshot.png")
  → JSON blueprint with every visual component mapped

Step 3: Edit (precise)
  edit_image(
    image_path: "/output/headshot.png",
    edit_type: "json",
    changes: {
      "subject[0].clothing[0].color": "#8B0000",
      "scene.lighting.type": "studio_softbox"
    }
  )
  → /output/headshot-edit-1.png (blazer changed to dark red, lighting adjusted)

Step 4: Edit (creative)
  edit_image(
    image_path: "/output/headshot-edit-1.png",
    edit_type: "natural_language",
    instruction: "Add warm bokeh to the background"
  )
  → /output/headshot-edit-1-edit-1.png

ドット記法のパス

subject[0].hair.color          → Hair color
subject[0].hair.style          → Hair style
subject[0].clothing[0].color   → First clothing item color
subject[0].accessories         → Add/change accessories
scene.lighting.type            → Lighting type
scene.location                 → Location/background
text_rendering.text_content    → Text in image
technical.lens                 → Camera lens
composition.framing            → Shot framing
style_modifiers.aesthetic      → Aesthetic style

組み込みプリセット

プリセット	カテゴリー	アスペクト比	寸法	最適な用途
facebook_ad	広告	1:1	1080x1080	Facebook／Instagram のフィード広告
instagram_story_ad	広告	9:16	1080x1920	Instagram／Facebook のストーリー広告
google_display_banner	広告	16:9	1200x628	Google ディスプレイ ネットワーク
hero_image	Web	21:9	2560x1080	ファーストビューのヒーローセクション
og_image	Web	16:9	1200x630	SNS 共有／リンクのプレビュー
product_card	Web	4:5	800x1000	E コマースの商品グリッド
email_header	Web	3:1	600x200	メールマーケティングのヘッダー
linkedin_post	ソーシャル	1:1	1080x1080	LinkedIn のフィード投稿
twitter_post	ソーシャル	16:9	1200x675	Twitter／X の投稿
youtube_thumbnail	ソーシャル	16:9	1280x720	YouTube のサムネイル

設定

変数	必須	デフォルト	説明
GEMINI_API_KEY	はい	—	Google AI Studio の API キー
OUTPUT_DIR	いいえ	./output	生成した画像の保存先

統合

Claude Code

claude mcp add gemini-image-studio-mcp -e GEMINI_API_KEY=your-key -- gemini-image-studio-mcp

Cursor

.cursor/mcp.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image-studio-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gemini-image-studio-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

任意の MCP クライアント

GEMINI_API_KEY=your-key npx gemini-image-studio-mcp

サーバーは Model Context Protocol を使用して stdio 経由で通信します。

MCP プロンプトとリソース

このサーバーは次のものも公開します：

• プロンプト：nano_banana_expert — これを呼び出すと、JSON スキーマ、編集のベストプラクティス、アセット作成ガイドラインに関する包括的な知識を Claude に提供します
• リソース：nanobanana://schema/prompt — プログラムからアクセスできる、すべての列挙値を含む未加工の JSON スキーマ

モデル

モデル	ID	最適な用途
Flash（デフォルト）	gemini-3.1-flash-image-preview	高速生成、大量処理、コスト効率を重視する場合
Pro	gemini-3-pro-image-preview	最高品質、複雑なシーン、プロ向けアセット

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！次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. フィーチャーブランチを作成します（git checkout -b feature/my-feature）
3. テストを実行します（npm test）
4. 変更をコミットします
5. プッシュして PR を作成します

ライセンス

MIT