Stability AI MCP Server

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これは、MCP（Model Context Protocol）サーバーです。MCP クライアントと、Stability AIの最新かつ優れたStable Diffusion画像操作機能（生成、編集、アップスケールなど）を連携します。

Stability AIは主要なAIモデルプロバイダーであり、このサーバーは同社のホスト型REST APIに直接接続します。利用を開始するには、stability.aiのAPIキーに登録する必要があります。

無料で25クレジットが提供されます。その後の従量課金制の料金も非常に手頃です。1クレジットあたり$0.01で、Coreモデルなら3クレジットで画像を1枚生成できます。つまり、高品質な画像100枚がわずか$3です。

このプロジェクトはStability AIと公式に提携しているものではありません。

デモ動画と、こちらの予告編をご覧ください。

目次

• 主な特長
• 機能
• 使い方のヒント
• 例
• セットアップ
  • チートシート
  • Claude Desktop
    • 手動セットアップ

主な特長

学習の必要がありません：このサーバーは、画像ファイルの生成や操作に関する一般的なアクションを、適切なデフォルト設定で簡単かつスムーズに行えるよう設計されています。効果的に使うために、技術的な知識や画像モデルの理解は必要ありません。

操作を連鎖できます：1つのClaudeとの会話で、画像を生成し、その中のアイテムを置き換え、さらに背景を削除するといった操作を続けて行えます。

設定は最小限です：利用開始に必要なのはStability AIのAPIキーだけです。APIキーと、出力画像を保存するローカルディレクトリのパスを環境変数に設定すれば、準備完了です。

最高水準の画像モデルを活用できます：Stability AIは、API経由で利用できる画像モデルを提供する主要プロバイダーです。このサーバーを使うと、それらのモデルをClaudeやほかのMCPクライアントに統合でき、ChatGPTでDALL-Eモデルを使う場合よりもはるかに優れた体験が得られます。

機能

このサーバーは、macOS と Claude Desktop で構築およびテストされています。他の MCP クライアントでも動作するはずです。

ツール名	説明	Stability API の推定コスト
generate-image	指定したプロンプトとその他のオプションパラメーターに基づいて、高品質な画像を生成します。	$0.03
generate-image-sd35	高度な設定オプションを使って、Stable Diffusion 3.5 モデルで画像を生成します。	$0.04-$0.07
remove-background	画像の背景を削除します。	$0.02
outpaint	視覚的な一貫性を保ちながら、画像を任意の方向に拡張します。	$0.04
search-and-replace	置き換える対象と置き換え後の内容を指定して、画像内のオブジェクトや要素を置き換えます。	$0.04
upscale-fast	画像の解像度を 4 倍に高めます。	$0.01
upscale-creative	画像の解像度を最大 4K まで高めます。	$0.25
control-sketch	手描きのスケッチを、製品品質の画像に変換します。	$0.03
control-style	参照画像のスタイルで画像を生成します。	$0.04
control-structure	参照画像の構造を保ちながら画像を生成します。	$0.03
replace-background-and-relight	画像の背景を置き換え、ライティングを調整します。	$0.08
search-and-recolor	画像内のオブジェクトを検索して色を変更します。	$0.05

使用上のヒント

• 処理した画像はすべて自動的に IMAGE_STORAGE_DIRECTORY に保存され、プレビュー用に開かれ、リソースとして利用できるようになります。
• 画像ファイルを Claude にコピー＆ペーストしたり、アップロードしたりしないでください。Claude は画像をどこにも保存しないため、MCP サーバーでは画像を扱えません。画像は IMAGE_STORAGE_DIRECTORY に「アップロード」（保存）する必要があります。保存すると、チャット内で利用可能なリソースとして表示されます。
• 自分で文章を作成する代わりに、あらかじめ用意されたプロンプトを使用できます。

例

画像を生成する

1. Generate an image of a cat
2. Generate a photorealistic image of a cat in a cyberpunk city, neon lights reflecting off its fur, 16:9 aspect ratio
3. Generate a detailed digital art piece of a cat wearing a space suit floating through a colorful nebula, style preset: digital-art, aspect ratio: 21:9

SD3.5 で画像を生成する

1. Generate an image of a woman with cybernetic wolf ears using the SD3.5 model, with the "neon-punk" style preset
2. Generate an image of a futuristic city using the SD3.5 Large Turbo model, with aspect ratio 16:9
3. Generate an image of an astronaut on mars using the SD3.5 Large model, with cfg scale 7.5, "analog-film" style preset, and seed 42

背景の削除

1. Remove the background from the image I just generated
2. Remove the background from product-photo.jpg to prepare it for my e-commerce site
3. Remove the background from group-photo.png so I can composite it with another image

アウトペイント（キャンバスの拡張）

1. Extend vacation-photo.jpg 500 pixels to the right to include more of the beach
2. Extend family-portrait.png 300 pixels up to show more of the mountains, and 200 pixels right to include more landscape
3. Extend artwork.png in all directions to create a wider fantasy forest scene that matches the original environment

検索と置換

1. In my last image, replace the red car with a blue car
2. In portrait.png, replace the plain background with a sunset over mountains
3. In landscape.jpg, replace the modern buildings with victorian-era architecture while maintaining the same atmosphere

アップスケール

1. Upscale profile-pic.jpg for better resolution
2. Upscale product-photo.png to make it print-ready

出力がまだ十分でない場合は、もう一度アップスケールできます。

1. Try again with better quality

スケッチの変換

1. Transform sketch.png into a colored illustration for a children's book
2. Convert wireframe.jpg into a detailed 3D render for a modern architectural visualization

スタイルの適用

1. Generate an image in the style of the reference image

構図の維持

1. Generate an image while maintaining the structure of the reference image

背景の置換と再照明

1. Replace the background of the image I just generated with a sunset over mountains

検索と色の変更

1. In my last image, make the red car be blue instead

セットアップ

メタデータの記録

サーバーは、追跡とトラブルシューティングに役立てるため、画像生成リクエストのメタデータを保存できます。

環境変数	説明	必須	デフォルト値
SAVE_METADATA	成功した画像生成のメタデータを保存します	N	true
SAVE_METADATA_FAILED	失敗した画像生成のメタデータを保存します	N	false

有効にすると、生成された画像と同じ名前の .txt ファイルが同じディレクトリに作成されます。このファイルには、次の情報が含まれます。

• リクエストのタイムスタンプ
• すべてのリクエストパラメーター（プロンプト、モデル、スタイルプリセットなど）
• レスポンス情報（成功ステータス、生成時間）

SAVE_METADATA_FAILED が有効な場合、失敗したリクエストについてもこのファイルが作成されます。

チートシート

環境変数	説明	必須	デフォルト値	例
STABILITY_AI_API_KEY	Stability AI API キーです。platform.stability.ai で取得できます	Y	N/A	sk-1234567890
IMAGE_STORAGE_DIRECTORY	生成された画像の保存先ディレクトリです	N	/tmp/tadasant-mcp-server-stability-ai OR C:\\Windows\\Temp\\mcp-server-stability-ai	/Users/admin/Downloads/stability-ai-images (Mac OS/Linux), C:\\Users\\Admin\\Downloads\\stability-ai-images (Windows)
SAVE_METADATA	画像の生成に成功した場合、メタデータを保存します	N	true	true or false
SAVE_METADATA_FAILED	画像の生成に失敗した場合、メタデータを保存します	N	true	true or false
GCS_PROJECT_ID	画像の保存に使用する Google Cloud プロジェクト ID	N (SSE を使用する場合は Y)	N/A	your-project-id
GCS_CLIENT_EMAIL	画像の保存に使用する Google Cloud サービスアカウントのクライアントメールアドレス	N (SSE を使用する場合は Y)	N/A	[email protected]
GCS_PRIVATE_KEY	画像の保存に使用する Google Cloud サービスアカウントの秘密鍵	N (SSE を使用する場合は Y)	N/A	-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nYourKeyHere\n-----END PRIVATE KEY-----\n
GCS_BUCKET_NAME	画像の保存に使用する Google Cloud Storage バケット名	N (SSE を使用する場合は Y)	N/A	your-bucket-name

Claude Desktop

動画チュートリアルをご希望の場合は、こちらの短いチュートリアルをご覧ください。

生成・編集した画像を保存するためのフォルダを、マシン上の任意の場所に作成してください。例：

• /Users/<username>/Downloads/stability-ai-images
• /Users/<username>/Library/Application Support/Claude/mcp-server-stability-ai/images

また、Stability AI の API キーを用意してください。

その後、以下からお好みの方法でサーバーを設定してください。MCP サーバーを初めて使用する場合は、Claude Desktop アプリケーションを用意し、公式の MCP セットアップ手順に従ってください。

手動でのセットアップ

ターミナルで npx コマンドを実行できるように、マシンで Node が動作する必要があります。Node がインストールされていない場合は、nodejs.orgからインストールできます。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

claude_desktop_config.json ファイルを編集し、以下を追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "stability-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-stability-ai"
      ],
      "env": {
        "STABILITY_AI_API_KEY": "sk-1234567890"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動すれば、準備完了です。

Smithery 経由でのインストール

Smithery経由で Claude Desktop に自動インストールするには：

npx @smithery/cli install mcp-server-stability-ai --client claude

SSE モード

以下のコマンドで起動すると、このサーバーを SSE モードで実行できます。

npx mcp-server-stability-ai -y --sse

このモードは、HTTP 経由でサードパーティによる利用を想定してサーバーをデプロイする場合に便利です。

サーバーは画像ファイルをローカルのファイルシステムではなく Google Cloud Storage に保存するため、GCS_PROJECT_ID、GCS_CLIENT_EMAIL、GCS_BUCKET_NAME、GCS_PRIVATE_KEY の環境変数を設定する必要があります。

マルチテナンシーの方式は非常に単純で、安全ではない点に注意してください。リクエスト元の IP アドレスを使って、画像の保存に使用する GCS のプレフィックスを分けています。また、MCP クライアントに画像を返すため、すべての画像を公開アクセス可能にしています。そのため理論上は、誰かがあなたの IP アドレスと、生成したファイルの名前を知っていれば、URL を推測して画像にアクセスできます。

ロードマップ

最近完了した項目：

• ✅ Stable Diffusion 3.5 モデルのサポートを追加
• ✅ Stable Image Ultra のサポートを追加
• ✅ 画像生成リクエストのメタデータログを追加

以下の項目は近日対応予定ですが、PR も歓迎します。CONTRIBUTING.mdをご覧ください。

• inpaint - search-and-x 機能をより正確にしたものです。置き換える領域を定義するマスクを管理する必要があります。
• 基本的な画像操作（切り抜き、回転、サイズ変更など）：おそらく独立した MCP サーバーとして実装します
• ある画像を別の画像にインペイントする機能。Stability API では実現できないようなので、別の API を呼び出す MCP サーバーが必要になるでしょう。
• 画像操作専用のカスタム MCP クライアント

コントリビューション

外部からのコントリビューションを歓迎します。詳細はCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

また、問題や機能リクエストもお気軽にお寄せください。このツールがどのように使われているのか、どうすればより良くできるのかを知るのを楽しみにしています。