Image-Gen-Server

Image-Gen-Server

即梦AIをベースにした画像生成サービスです。Cursor IDEとの連携専用に設計されています。Cursorからテキストの説明を受け取り、それに応じた画像を生成し、画像のダウンロードと保存機能を提供します。

このプラグインの開発過程については、こちらのサイトをご覧ください：MCP Serverを開発してCursorと連携し、Cursorに翼を授ける！

AIに関する詳しい情報は、AI全書をご覧ください（https://aibook.ren）

特長

• Cursor IDEとシームレスに連携
• テキストから画像を生成
• 生成した画像を自動保存
• 保存先をカスタマイズ可能
• 1回の生成で4枚の画像を作成し、より多くの選択肢を提供

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由でImage-Gen-ServerをClaude Desktopに自動インストールするには：

npx -y @smithery/cli install @fengin/image-gen-server --client claude

1. 環境の準備。MCPは比較的新しいため、依存環境のバージョンも比較的新しいものが必要です

• python 3.10+

• npmをインストール

• nodejsをインストール（実際に試したところv15とv16は動作せず、開発環境で確認できたのはv20です。それ以外は未確認です）

• pip install uvを実行

• デバッグする場合は、こちらもインストールする必要があります：npm install -g @modelcontextprotocol/[email protected]

2. プロジェクトをクローン

   git clone https://github.com/fengin/image-gen-server.git
   cd image-gen-server
   

3. 依存関係をインストール

   pip install -r requirements.txt
   pip install uv
   

4. 即梦Tokenと画像のデフォルト保存先を設定 server.pyファイル内の次の2つの設定を変更します

   # API配置
   JIMENG_API_TOKEN = "057f7addf85dxxxxxxxxxxxxx" # 你登录即梦获得的session_id，支持多个，在后面用逗号分隔   
   IMG_SAVA_FOLDER = "D:/code/image-gen-server/images" # 图片默认保存路径
   

    

Cursorとの連携

1. Cursorの設定を開く

   • 左下の設定アイコンをクリック
   • Features > MCP Serversを選択
   • "Add new MCP server"をクリック

2. サーバー設定を入力

   • Name: image-gen-server（または任意の名前）

   • Type: command

   • Command:

     uv run --with fastmcp fastmcp run D:\code\image-gen-service\server.py
     

     注意：パスを実際のプロジェクトのパスに置き換えてください

     • Windowsの例: uv run --with fastmcp fastmcp run D:/code/image-gen-service/server.py
     • macOS/Linuxの例: uv run --with fastmcp fastmcp run /Users/username/code/image-gen-server/server.py

     Windowsではパスに関する問題が多いため、D:/code/image-gen-server/server.pyのスラッシュの種類をいろいろ試してください

     入力後、黒いウィンドウが表示されます。その後、Cursorに必要な画像を生成するよう指示できます。現在は黒いウィンドウが開いたままになります。このウィンドウが表示される問題はまだ解決できていません

使用方法

Cursorで画像を生成するには、agentモードで画像ツールの使い方を確認するよう指示してから、生成したい画像の要件と保存先を伝えてください

即梦Tokenの取得

1. 即梦にアクセス
2. アカウントにログイン
3. F12キーを押して開発者ツールを開く
4. Application > Cookiesでsessionidを見つける
5. 見つけたsessionidをserver.pyのJIMENG_API_TOKENに設定

ツール関数の説明

generate_image

async def generate_image(prompt: str, file_name: str, save_folder: str = None, sample_strength: float = 0.5, width: int = 1024, height: int = 1024) -> list[types.TextContent | types.ImageContent | types.EmbeddedResource]:
    """根据文本描述生成图片

    Args:
        prompt: 图片的文本prompt描述
        file_name: 生成图片的文件名(不含路径，如果没有后缀则默认使用.jpg)
        save_folder: 图片保存绝对地址目录(可选,默认使用IMG_SAVA_FOLDER)
        sample_strength: 生成图片的精细度(可选,范围0-1,默认0.5)
        width: 生成图片的宽度(可选,默认1024)
        height: 生成图片的高度(可选,默认1024)

    Returns:
        List: 包含生成结果的JSON字符串
    """

技術的な実装

1. server.pyではfastmcpを使用してMCPサーバーの機能を実装し、cursor/claudeに提供しています

   2.sever.pyはproxy.jimengモジュールを呼び出し、リバースエンジニアリングによって即梦AIとやり取りします。 proxy.jimengのリバースエンジニアリングモジュールは単独でinstallして使用することもでき、主に次の機能を提供します：

• 画像生成（generate_images）
• 同期チャット補完（create_completion）
• ストリーミングチャット補完（create_completion_stream）
• 複数アカウントのtokenに対応
• 完全なエラー処理

詳細についてはproxy/jimeng/README.mdをご覧ください。

使用例

# cursor agent模式下
#例子一
根据提供过你的项目需求，帮我生成一张产品logo，放在项目目录images下面

#例子二
根据项目需求，帮我制作网站的首页，头部需要有banner图片。

ライセンス

MIT License 作者：凌封

トラブルシューティング

1.設定後に黒いウィンドウが表示され、すぐに消えて、ツールの状態がNo tools foundに変わる

原因：正常に起動していません。一般的な原因は次のとおりです

• 設定コマンドが正しくありません。コマンドが正しいか確認してください。多くの場合、server.pyのパスが正しくない、パスに中国語が含まれている、またはスラッシュの向きが間違っていることが原因です
• 依存環境が準備できていない
• 依存関係の実行に使用するターミナルが適切でない。私のWindows環境にはgit bash、cmd、powershell、wslなどのターミナルがあるため、これらを試してください。Cursorの設定では、私の環境のデフォルトターミナルはcmdです。対応するターミナルで実行してエラーが出る場合は、通常、環境が正しくインストールされていません。環境をインストールすれば解決できます

2.正常に実行できた後、呼び出しログを確認したり、デバッグしたりする方法

コマンドを次のように変更します：

uv run --with fastmcp fastmcp dev D:/code/image-gen-service/server.py

最後のrunをdevに変更します。

または、ターミナルで次のコマンドを実行してデバッグモードに入ります：

fastmcp dev D:/code/image-gen-service/server.py

デバッグ用のURL：http://localhost:5173/ が出力されます。このURLをブラウザーで開いてMCP Inspectorを使い、デバッグできます。MCP Inspectorの使用方法については、公式ドキュメントをご覧ください