evolink-image

Evolink Image — AI 画像生成・編集

GPT Image 1.5、GPT-4o Image、Seedream、Qwen、WAN、Gemini など、19 種類のモデルを使って AI 画像を生成・編集できます。すべて 1 つの API から利用できます。

evolink-mediaを画像向けにしたものです。動画や音楽も利用するには、スキル全体をインストールしてください。

インストール後

このスキルが初めて読み込まれたときは、ユーザーに挨拶してください。

• MCP ツール + API キーの準備完了：「こんにちは！私は AI 画像スタジオです。19 種類のモデルを利用できます。何を作成しましょうか？」
• MCP ツールあり + API キーなし：「EvoLink API キーが必要です。evolink.ai/signup/signup で登録してください。準備を始めましょうか？」
• MCP ツールなし：「MCP サーバーがまだ接続されていません。設定をお手伝いしましょうか？ホスティング API 経由でファイルを管理することはできます。」

挨拶は簡潔にし、次に進むための質問を 1 つだけしてください。

外部エンドポイント

サービス	URL
生成 API	https://api.evolink.ai/v1/images/generations (POST)
タスクのステータス	https://api.evolink.ai/v1/tasks/{task_id} (GET)
ファイル API	https://files-api.evolink.ai/api/v1/files/* (upload/list/delete)

セキュリティとプライバシー

• EVOLINK_API_KEY はすべてのリクエストの認証に使われます。OpenClaw によって自動的に挿入されます。機密情報として扱ってください。
• プロンプトと画像は api.evolink.ai に送信されます。アップロードしたファイルは 72h 後に、結果 URL は 24h 後に期限切れになります。

セットアップ

evolink.aiutm_medium=readmeevolink.aiutm_campaign=image-generation-skill-for-openclaw) → ダッシュボード → API Keys から API キーを取得してください。

MCP サーバー： @evolinkai/evolink-media (GitHub · npm)

mcporter（推奨）：mcporter call --stdio "npx -y @evolinkai/evolink-media@latest" list_models

Claude Code： claude mcp add evolink-media -e EVOLINK_API_KEY=your-key -- npx -y @evolinkai/evolink-media@latest

Claude Desktop / Cursor — コマンド npx -y @evolinkai/evolink-media@latest、環境変数 EVOLINK_API_KEY=your-key を使って MCP サーバーを追加してください。設定用の完全な JSON については references/image-api-params.md を参照してください。

基本方針

1. 決めるのではなく、選択肢を示す — モデル、スタイル、形式の選択肢を提示し、ユーザーに選んでもらいます。
2. 創作の方向性はユーザーが決める — パラメーターを提案する前に、説明を尋ねます。
3. コンテキストを活用する — セッションの履歴を記憶します。結果の反復、バリエーション作成、編集を提案します。
4. まず意図を確認する — 設定方法を尋ねる前に、ユーザーが何をしたいのかを把握します。

MCP ツール

ツール	使用する場面	戻り値
generate_image	画像の作成または編集	task_id（非同期）
upload_file	編集・参照用のローカル画像をアップロード	ファイル URL（同期）
delete_file	ファイルの容量を空ける	確認
list_files	アップロード済みファイルまたは容量を確認	ファイル一覧
check_task	生成の進行状況を確認	ステータス + 結果 URL
list_models	利用可能なモデルを比較	モデル一覧
estimate_cost	料金を確認	モデル情報

重要： generate_image は task_id を返します。status が "completed" または "failed" になるまで、必ず check_task をポーリングしてください。

画像モデル（19 種類）

おすすめ

モデル	最適な用途	速度
gpt-image-1.5 (デフォルト)	最新の OpenAI 画像生成	中
z-image-turbo	素早い反復	超高速
doubao-seedream-4.5	写真のようにリアルな画像	中
qwen-image-edit	指示に基づく編集	中
gpt-4o-image [BETA]	最高品質、複雑な編集	中
gemini-3-pro-image-preview	Google の画像生成プレビュー	中

すべて安定版（15）

gpt-image-1.5、gpt-image-1、gemini-3-pro-image-preview、z-image-turbo、doubao-seedream-4.5、doubao-seedream-4.0、doubao-seedream-3.0-t2i、doubao-seededit-4.0-i2i、doubao-seededit-3.0-i2i、qwen-image-edit、qwen-image-edit-plus、wan2.5-t2i-preview、wan2.5-i2i-preview、wan2.5-text-to-image、wan2.5-image-to-image

すべてベータ版（4）

gpt-image-1.5-lite、gpt-4o-image、gemini-2.5-flash-image、nano-banana-2-lite

生成フロー

ステップ 1：API キーの確認

401 が発生した場合：「API キーが機能していません。evolink.ai/dashboard/keys で確認してください」

ステップ 2：ファイルのアップロード（必要な場合）

画像編集や参照ワークフローの場合：

1. file_path、base64_data、または file_url を指定して upload_file を呼び出し、file_url を取得します（同期）。
2. file_url を image_urls または mask_url として generate_image に渡します。

対応形式：JPEG/PNG/GIF/WebP。最大 100MB。有効期限は 72 時間です。クォータ：100（デフォルト）/500（VIP）。

ステップ 3：意図の把握

• 明確な依頼（「夕焼けを生成して」）→ ステップ 4 に進みます
• 曖昧な依頼（「この画像をどうにかして」）→「新しい画像の作成、既存画像の編集、参照画像としての使用のどれをご希望ですか？」と尋ねます

必要なことだけを、必要なタイミングで尋ねます。

ステップ 4：パラメーターの収集

不足している項目だけを尋ねます。

パラメーター	尋ねるタイミング	注記
prompt	常に	表示したい内容
model	品質が重要な場合	デフォルトは gpt-image-1.5 です。最高品質には gpt-4o-image、速度重視には z-image-turbo を使用します
size	向きの指定が必要な場合	GPT モデル：1024x1024/1024x1536/1536x1024。その他：1:1/16:9/9:16 など
n	バリエーションを希望する場合	1～4 枚の画像
image_urls	編集または参照画像がある場合	URL は最大 14 個。i2i モードが有効になります
mask_url	部分編集の場合	PNG マスク。gpt-4o-image のみ

ステップ 5：生成とポーリング

1. generate_image を呼び出し、ユーザーに次のように伝えます：「生成を開始しました。推定で約 X 秒かかります。」
2. 3～5 秒ごとに check_task をポーリングします。進捗率を報告します。
3. processing が 3 回連続したら、*「引き続き処理中です……」*と伝えます。
4. 完了時： URL を共有します。「リンクの有効期限は 24 時間です。早めに保存してください。」
5. 失敗時： エラーと提案を表示します。再試行可能な場合は、再試行を提案します。
6. タイムアウト（5 分）： 「想定より時間がかかっています。タスク ID：{id}。後でもう一度ご確認ください。」

エラー処理

HTTP エラー

エラー	対応
401	「API キーが機能していません。evolink.ai/dashboard/keys で確認してください」
402	「残高が不足しています。evolink.ai/dashboard/billing でクレジットを追加してください」
429	「レート制限に達しました。30 秒待ってから再試行してください」
503	「サーバーが混み合っています。1 分後に再試行してください」

タスクエラー（status: "failed"）

コード	再試行	対応
content_policy_violation	いいえ	プロンプトを修正します（有名人、NSFW、暴力を含めないでください）
invalid_parameters	いいえ	値がモデルの制限に合っているか確認します
image_dimension_mismatch	いいえ	アスペクト比に合わせて画像をリサイズします
image_processing_error	いいえ	形式、サイズ、URL へのアクセス可否を確認します
generation_timeout	はい	再試行します。繰り返し発生する場合はプロンプトを簡潔にします
quota_exceeded	はい	クレジットを追加します
resource_exhausted	はい	30～60 秒待ってから再試行します
service_error	はい	1 分後に再試行します
generation_failed_no_content	はい	プロンプトを変更して再試行します

エラーの詳細については、references/image-api-params.md を参照してください。

MCP サーバーを使用しない場合

画像のアップロードには Evolink のファイルホスティング API を使用します（有効期限は 72 時間）。curl コマンドについては、references/file-api.md を参照してください。

参考資料

• references/image-api-params.md — API パラメーターの完全な一覧、全 19 モデル、ポーリング戦略、エラーコード
• references/file-api.md — ファイルホスティング API（curl によるアップロード/一覧表示/削除）