ideogram-v3-mcp について
ideogram-v3-mcp は、RunAPI の Ideogram V3 向け MCP サーバーです。画像タスクの作成、料金照会、状況確認を行う AI エージェントを対象とし、対象をこのモデル系列に絞っています。
主な機能
- 01テキストから画像を生成
- 02画像を編集
- 03画像をリミックス
- 04非同期タスク状況の確認
- 05モデルとエンドポイントの料金照会
活用シーン
- 01テキストの説明から画像を生成
- 02既存の画像を編集
- 03画像を基にリミックスを作成
MCP 対応
MCP クライアントに、Ideogram V3 の画像生成、編集、リミックス、タスク状況確認、料金照会のツールを提供します。
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。
npx -y @runapi.ai/ideogram-v3-mcpRUNAPI_API_KEYシークレットOptional RunAPI API key for headless hosts. Interactive MCP hosts can use the login tool, which writes shared RunAPI config.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。
ツール
7掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| force | boolean | いいえ | 現在の認証情報がローカル設定ファイルに由来する場合、ブラウザーログインを再実行します。 |
詳細
RunAPI Ideogram V3 MCP サーバー
AI エージェント向けの Ideogram V3 API アクセス:画像生成操作の実行、非同期結果のポーリング、料金の確認を、用途を絞った 1 つの MCP サーバーで行えます。
Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo Code、および MCP 互換のあらゆるホストで動作します。
インストール | ツール | モデル | エージェント向けプロンプト | 設定 | リンク
このパッケージを選ぶ理由
@runapi.ai/ideogram-v3-mcp は、RunAPI の Ideogram V3 モデルラインに特化した Model Context Protocol サーバーです。
MCP 互換のアシスタントから、RunAPI のカタログ全体を読み込まずに 3 つのエンドポイントと 6 種類のモデルに直接アクセスできます。
エージェントの対象を Ideogram V3 に絞る場合は、このモデル専用サーバーをお使いください。1 つのアシスタントで RunAPI のすべてのモデルラインを検索する場合は、@runapi.ai/mcp をお使いください。
ideogram-v3-reframe は 2026-10-11T00:00:00Z に廃止されました。新しいリクエストは、タスクの作成や残高の差し引きが行われる前に HTTP 410 を返します。既存のタスクは引き続き照会できます。このモデル ID は別のモデルには割り当てられていません。
インストール
Claude Code に追加します:
claude mcp add ideogram-v3 -s user -- npx -y @runapi.ai/ideogram-v3-mcp
リポジトリ内でサーバーを共有する場合は、プロジェクトスコープを使います:
claude mcp add ideogram-v3 -s project -- npx -y @runapi.ai/ideogram-v3-mcp
Codex、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo Code、およびその他の MCP ホストでは、同じ stdio コマンドを使用できます:
{
"mcpServers": {
"ideogram-v3": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@runapi.ai/ideogram-v3-mcp"]
}
}
}
check_pricing はサインイン前でも動作します。タスクの作成とステータスのポーリングを行うには、アシスタントに login ツールを呼び出すよう依頼してください。ブラウザーでログイン画面が開き、runapi login と同じ ~/.config/runapi/config.json ファイルに認証情報が保存されます。
ヘッドレス環境や CI ホストでも、MCP ホストを起動する前に RUNAPI_API_KEY を設定できます。
Claude、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo Code 向けのすぐに使える例は、examples/ にあります。
ツール
| ツール | 認証 | 目的 |
|---|---|---|
edit_image | 必要 | Ideogram V3 の画像編集タスクを作成し、必要に応じて最終ステータスまで待機します。タスク ID、ステータス、出力 URL を返します。 |
remix_image | 必要 | Ideogram V3 の画像リミックスタスクを作成し、必要に応じて最終ステータスまで待機します。タスク ID、ステータス、出力 URL を返します。 |
text_to_image | 必要 | Ideogram V3 のテキストから画像を生成するタスクを作成し、必要に応じて最終ステータスまで待機します。タスク ID、ステータス、出力 URL を返します。 |
get_task | 必要 | 既存のタスクの現在のステータスと最新のペイロードを取得します。 |
check_pricing | 不要 | Ideogram V3 のモデルとエンドポイントの現在の料金を確認します。 |
モデル
Ideogram V3 は、3 つのエンドポイントで 6 種類のモデルに対応しています。各ツールでは、対応するモデルを指定できます:
| ツール | モデル |
|---|---|
edit_image | ideogram-v3-character-edit、ideogram-v3-edit |
remix_image | ideogram-v3-character-remix、ideogram-v3-remix |
text_to_image | ideogram-v3-character、ideogram-v3-text-to-image |
モデルの提供状況はリリースによって変わる場合があります。現在のカタログを確認するには、check_pricing または Ideogram V3 モデルページ をご利用ください。
エージェント向けプロンプト
アシスタントに自然言語で依頼すると、料金を確認し、タスクを作成して、タスク ID と出力 URL を返します。
タスクを作成する
Run an Ideogram V3 edit image task with RunAPI.
アシスタントは check_pricing を呼び出してから edit_image を呼び出し、タスク ID、ステータス、出力 URL を返します。
待機せずに送信する
Create the task but don't wait for it to finish.
アシスタントは wait: false を指定して作成ツールを呼び出し、タスク ID を返します。後で get_task で状況を確認できます。
作成前に料金を確認する
Check current Ideogram V3 pricing, then create the task if it matches my request.
アシスタントは check_pricing を呼び出し、正式なカタログ項目として Ideogram V3 モデルページ へのリンクを提示できます。
設定
サーバーは次の順序で認証情報を解決します。
RUNAPI_API_KEY環境変数。ヘッドレス環境や CI ホストで便利です~/.config/runapi/config.json。MCP のloginツールまたはrunapi loginによって作成されます- キーなし。この場合も
check_pricingは使用できます
通常、設定ファイルはログインによって管理されます。事前に設定したヘッドレス用の設定ファイルでは、次のように指定できます。
{
"apiKey": "your_runapi_key"
}
実際の API キーをコミットしないでください。
リンク
| リソース | URL |
|---|---|
| Ideogram V3 モデルページ | https://runapi.ai/models/ideogram-v3 |
| npm パッケージ | @runapi.ai/ideogram-v3-mcp |
| GitHub リポジトリ | runapi-ai/ideogram-v3-mcp |
| RunAPI MCP の概要 | runapi.ai/mcp |
| RunAPI ドキュメント | runapi.ai/docs |
ライセンス
Apache License, Version 2.0 の下でライセンスされています。
コメント
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。