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V
veImageX MCP

veImageX MCP

ローカル
github.com/volcengineメディア・デザイン476 週間前に更新
リポジトリ

veImageX MCP について

veImageX MCP は、Volcengine ImageX を LLM のコンテキストに接続し、画像リソースを扱う MCP クライアント向けに機能を提供します。画像管理、テキストからの画像生成、画質修復と評価、利用量や品質の照会に対応します。

主な機能

  1. 01ImageX の情報と画像リソースへのアクセス
  2. 02画像リソースの管理
  3. 03テキストからの画像生成
  4. 04AI による画質修復と評価
  5. 05利用量と品質の照会

活用シーン

  1. 01ImageX の画像リソース管理
  2. 02テキストから画像を生成
  3. 03画像の画質修復や評価
  4. 04サービスの利用量と品質の確認

MCP 対応

MCP サーバーとして、ImageX のリソースアクセス用インターフェース、機能ツール、定義済みプロンプトテンプレートをクライアントに提供します。

#veimagex#image#mcp

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。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "imagex": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "veimagex-mcp"
      ],
      "env": {
        "VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "<VOLCENGINE_ACCESS_KEY>",
        "VOLCENGINE_SECRET_KEY": "<VOLCENGINE_SECRET_KEY>",
        "SERVICE_ID": "<SERVICE_ID>",
        "DOMAIN": "<DOMAIN>"
      }
    }
  }
}
起動コマンドuvx veimagex-mcp
設定が必要な環境変数
VOLCENGINE_ACCESS_KEYシークレット
VOLCENGINE_SECRET_KEYシークレット
SERVICE_ID
DOMAIN

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypiveimagex-mcp

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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。

README（原文）English

プロジェクトの README より

この README の日本語訳はまだありません。以下は英語の原文です。日本語の紹介はページ上部をご覧ください。

Volcengine ImageX MCP

Volcengine ImageX 的 Model Context Protocol (MCP) Server 实现

项目简介

Volcengine ImageX MCP是一个基于Model Context Protocol的 MCP-server， 它将 Volcengine 服务集成到LLM模型上下文中，使大模型能够直接上传和处理图片资源。

功能特点

  • 提供多种资源访问接口，便于LLM获取veImageX服务信息、图片资源等
  • 实现了多个veImageX功能的工具封装，包括图片资源的管理、文生图、AIGC画质修复、画质评估以及常用的用量、质量查询能力
  • 提供多种预定义提示模板，帮助LLM更好地理解和使用veImageX功能

安装

环境要求

使用方法

在 mcp client 中配置 mcp 服务， 配置的 MCP JSON：

{
  "mcpServers": {
    "volcengine": {
      "disabled": false,
      "command": "uvx",
      "args": ["veimagex-mcp"],
      "env": {
        "VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "Your Volcengine AK",
        "VOLCENGINE_SECRET_KEY": "Your Volcengine SK",
        "SERVICE_ID": "Your Service ID",
        "DOMAIN": "Your Domain"
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

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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。