Image Generation MCP Server

画像生成 MCP サーバー

Together AI 経由で Flux.1 Schnell モデルを使用し、高品質な画像をシームレスに生成できる Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーは、画像生成パラメーターを指定するための標準化されたインターフェースを提供します。

特長

• Flux.1 Schnell モデルによる高品質な画像生成
• カスタマイズ可能なサイズ（幅と高さ）に対応
• プロンプトの検証や API の問題に対する明確なエラー処理
• MCP 対応クライアントとの簡単な連携
• オプションで画像を PNG 形式でディスクに保存可能

インストール

npm install together-mcp

または、直接実行します。

npx together-mcp@latest

設定

MCP サーバーの設定に追加します。

設定例

{
  "mcpServers": {
    "together-image-gen": {
      "command": "npx",
      "args": ["together-mcp@latest -y"],
      "env": {
        "TOGETHER_API_KEY": "<API KEY>"
      }
    }
  }
}

使用方法

このサーバーは、generate_image というツールを1つ提供します。

generate_image の使用方法

このツールで必須のパラメーターはプロンプトのみです。それ以外のパラメーターはすべてオプションで、指定しない場合は適切なデフォルト値が使用されます。

パラメーター

{
  // Required
  prompt: string;          // Text description of the image to generate

  // Optional with defaults
  model?: string;          // Default: "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free"
  width?: number;          // Default: 1024 (min: 128, max: 2048)
  height?: number;         // Default: 768 (min: 128, max: 2048)
  steps?: number;          // Default: 1 (min: 1, max: 100)
  n?: number;             // Default: 1 (max: 4)
  response_format?: string; // Default: "b64_json" (options: ["b64_json", "url"])
  image_path?: string;     // Optional: Path to save the generated image as PNG
}

最小限のリクエスト例

必要なのはプロンプトのみです。

{
  "name": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "A serene mountain landscape at sunset"
  }
}

画像を保存する完全なリクエスト例

デフォルト値を上書きし、画像の保存先を指定します。

{
  "name": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "A serene mountain landscape at sunset",
    "width": 1024,
    "height": 768,
    "steps": 20,
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
    "model": "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free",
    "image_path": "/path/to/save/image.png"
  }
}

レスポンス形式

レスポンスは、次の内容を含む JSON オブジェクトです。

{
  "id": string,        // Generation ID
  "model": string,     // Model used
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "timings": {
        "inference": number  // Time taken for inference
      },
      "index": number,      // Image index
      "b64_json": string    // Base64 encoded image data (if response_format is "b64_json")
      // OR
      "url": string        // URL to generated image (if response_format is "url")
    }
  ]
}

image_path が指定され、保存に成功した場合、レスポンスには保存先の確認情報が含まれます。

デフォルト値

リクエストで指定されていない場合、次のデフォルト値が使用されます。

• model: "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free"
• width: 1024
• height: 768
• steps: 1
• n: 1
• response_format: "b64_json"

重要な注意事項

1. 必須のパラメーターはpromptのみです
2. オプションのパラメーターは、指定しない場合、すべてデフォルト値が使用されます
3. パラメーターを指定する場合は、制約（例：幅／高さの範囲）を満たす必要があります
4. Base64 形式のレスポンスは大きくなることがあります。大きな画像には URL 形式を使用してください
5. 画像を保存する場合は、指定したディレクトリが存在し、書き込み可能であることを確認してください

前提条件

• Node.js >= 16
• Together AI API キー
  1. api.together.xyz でサインインします
  2. API キー設定に移動します
  3. 「Create」をクリックして、新しい API キーを生成します
  4. 生成されたキーをコピーし、MCP の設定で使用します

依存関係

{
  "@modelcontextprotocol/sdk": "0.6.0",
  "axios": "^1.6.7"
}

開発

プロジェクトをクローンしてビルドします。

git clone https://github.com/manascb1344/together-mcp-server
cd together-mcp-server
npm install
npm run build

利用可能なスクリプト

• npm run build - TypeScript プロジェクトをビルドします
• npm run watch - 変更を監視して再ビルドします
• npm run inspector - MCP inspector を実行します

貢献

貢献を歓迎します。次の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします
2. 新しいブランチを作成します（feature/my-new-feature）
3. 変更をコミットします
4. ブランチをフォーク先にプッシュします
5. プルリクエストを作成します

機能リクエストやバグ報告は、GitHub Issues から送信できます。新しい Issue を作成する前に、既存の Issue をご確認ください。

大きな変更を行う場合は、提案する変更について話し合うため、まず Issue を作成してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとで公開されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。