@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

Node.js（v14 以降）

gpt-image-1 を利用できる OpenAI API キー

# Set your OpenAI API key
export OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key

# Optional: Set custom output directory
export GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=/home/username/Pictures/ai-generated-images

# Run the server with NPX
npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

# Set your OpenAI API key
$env:OPENAI_API_KEY = "sk-your-openai-api-key"

# Optional: Set custom output directory
$env:GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR = "C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images"

# Run the server with NPX
npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

:: Set your OpenAI API key
set OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key

:: Optional: Set custom output directory
set GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images

:: Run the server with NPX
npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

ステップ 1：設定ファイルの場所を確認

• Roo の場合：c:\Users\<username>\AppData\Roaming\Code\User\globalStorage\rooveterinaryinc.roo-cline\settings\mcp_settings.json
• VS Code MCP Extension の場合：設定ファイルの場所については、拡張機能のドキュメントを確認してください
• Cursor の場合：~/.config/cursor/mcp_settings.json（Linux/macOS）または %APPDATA%\Cursor\mcp_settings.json（Windows）
• Augment の場合：~/.config/augment/mcp_settings.json（Linux/macOS）または %APPDATA%\Augment\mcp_settings.json（Windows）
• Windsurf の場合：~/.config/windsurf/mcp_settings.json（Linux/macOS）または %APPDATA%\Windsurf\mcp_settings.json（Windows）

ステップ 2：設定を追加

次の設定を mcpServers オブジェクトに追加します：

{
  "mcpServers": {
    "gpt-image-1": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key",
        "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "C:\\Users\\username\\Pictures\\ai-generated-images"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "gpt-image-1": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key",
        "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "/home/username/Pictures/ai-generated-images"
      }
    }
  }
}

📊 出力とフォーマット

• ✅ 見やすく整形された出力：絵文字と詳細情報を含む応答が返されます
• ✅ 画像の自動保存：生成されたすべての画像がディスクに保存され、簡単にアクセスできます
• ✅ 詳細なトークン使用量：リクエストごとのトークン消費量を確認できます

⚙️ 設定と処理

• ✅ 出力ディレクトリの設定：画像の保存先をカスタマイズできます
• ✅ ファイルパスのサポート：base64 エンコーディングの代わりにファイルパスを使用して画像を編集できます
• ✅ 包括的なエラー処理：エラーコード、説明、トラブルシューティングの提案を含む詳細なエラー報告を提供します

📂 保存場所

• 🔹 デフォルトの場所：ユーザーの「ピクチャ」フォルダー内にある gpt-image-1 サブフォルダー（例：Windows の場合は C:\Users\username\Pictures\gpt-image-1）
• 🔹 カスタムの場所：GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR 環境変数で設定します
• 🔹 代替の場所：「ピクチャ」フォルダーを特定できない場合は ./generated-images

🗂️ ファイル管理

• 🔹 ディレクトリの作成：出力ディレクトリが存在しない場合、自動的に作成します
• 🔹 ファイル名：タイムスタンプ付きのファイル名で画像を保存します（例：image-2023-05-05T12-34-56-789Z.png）
• 🔹 クロスプラットフォーム対応：「ピクチャ」フォルダーを適切に検出し、Windows、macOS、Linux で動作します

🖼️ MIME タイプのエラー

画像形式または MIME タイプの処理に関するエラー

画像ファイルの拡張子（.png、.jpg など）が実際の形式と一致していることを確認してください。サーバーはファイル拡張子を使用して MIME タイプを判定します。

🔑 API キーの問題

OpenAI API の認証エラー

OpenAI API キーが正しく、gpt-image-1 モデルへのアクセス権があることを確認してください。誤って含まれた可能性のある空白や特殊文字がないか確認してください。

🛠️ ビルドエラー

ソースからビルドする際の問題

適切な TypeScript バージョン（v5.3.3 または互換バージョン）がインストールされており、tsconfig.json が正しく設定されていることを確認してください。npm install を実行して、すべての依存関係がインストールされていることを確認してください。

📁 出力ディレクトリの問題

生成した画像の保存に関する問題

プロセスに設定済みの出力ディレクトリへの書き込み権限があるか確認してください。相対パスが機能しない場合は、GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR に絶対パスを指定してみてください。