MCPollinations Multimodal MCP Server

此服务因不再兼容 Pollinations 的新版 API，现已归档。请查看 Nectar-MCP，这是我新推出的 Pollinations MCP 服务，专用于图像生成、图像编辑和视频生成。

MCPollinations 多模态 MCP 服务

一种 Model Context Protocol（MCP）服务，可通过 Pollinations API 让 AI 助手生成图像、文本和音频。

功能

• 根据文本提示词生成图像 URL
• 生成图像并以 base64 编码数据形式返回，同时保存为 png、jpeg、jpg 或 webp 格式（默认：png）
• 根据文本提示词生成文本回复
• 根据文本提示词生成音频回复
• 列出可用的图像和文本生成模型
• 无需身份验证
• 简单轻量
• 兼容 Model Context Protocol（MCP）

系统要求

• Node.js：版本 14.0.0 或更高
  • 为获得最佳性能，建议使用 Node.js 16.0.0 或更高版本
  • 低于 16 的 Node.js 版本使用 AbortController polyfill

快速开始

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 mcpollinations：

npx -y @smithery/cli install @pinkpixel-dev/mcpollinations --client claude

使用 MCP 服务最简单的方式：

# Run directly with npx (no installation required)
npx @pinkpixel/mcpollinations

如果你更喜欢全局安装：

# Install globally
npm install -g @pinkpixel/mcpollinations

# Run the server
mcpollinations
# or
npx @pinkpixel/mcpollinations

或者克隆此仓库：

# Clone the git repository
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mcpollinations.git
# Run the server
mcpollinations
# or
npx @pinkpixel/mcpollinations
# or run directly
node /path/to/MCPollinations/pollinations-mcp-server.js

MCP 集成

将此服务集成到支持 Model Context Protocol（MCP）的应用程序中：

1. 生成 MCP 配置文件：

# If installed globally
npx @pinkpixel/mcpollinations generate-config

# Or run directly
node /path/to/MCPollinations/generate-mcp-config.js

快速 MCP 配置（env）

如果你想跳过生成器，请将以下内容复制到 MCP 客户端配置中：

{
  "mcpollinations": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@pinkpixel/mcpollinations"],
    "env": {
      "token": "YOUR_TOKEN_OPTIONAL",
      "referrer": "your-app-or-domain-optional",
      "IMAGE_MODEL": "flux",
      "IMAGE_WIDTH": "1024",
      "IMAGE_HEIGHT": "1024",
      "IMAGE_ENHANCE": "true",
      "IMAGE_SAFE": "false",
      "TEXT_MODEL": "openai",
      "TEXT_TEMPERATURE": "0.7",
      "TEXT_TOP_P": "0.9",
      "TEXT_SYSTEM": "",
      "AUDIO_VOICE": "alloy",
      "OUTPUT_DIR": "./mcpollinations-output"
    }
  }
}

2. 按照提示自定义配置，或使用默认值。

   • 设置输出目录（建议使用相对路径，以便移植）
     • Windows 用户：考虑使用绝对路径（例如 C:\Users\YourName\Pictures\MCPollinations），以便更可靠地保存文件
   • 在 env 中配置可选身份验证（token、referrer）
   • 配置图像生成的默认参数（包括可用模型列表、尺寸等）
   • 配置文本生成的默认参数（包括可用模型列表）
   • 配置音频生成的默认参数（语音）

3. 将生成的 mcp.json 文件复制到应用程序的 MCP 设置 .json 文件中。

4. 重启应用程序。

集成后，你可以使用如下命令：

“使用 MCPollinations 生成一张海上日落的图像”

身份验证（可选）

MCPollinations 支持可选身份验证，以便使用更多模型并获得更高的速率限制。此服务无需身份验证即可正常运行（免费层级），但持有 API 令牌的用户可以获得增强访问权限。

配置方法

方法 1：环境变量（推荐，安全性更高）

# Set environment variables before running the server
export POLLINATIONS_TOKEN="your-api-token"
export POLLINATIONS_REFERRER="https://your-domain.com"

# Then run the server
npx @pinkpixel/mcpollinations

方法 2：MCP 配置文件（env） 生成 MCP 配置时，请将身份验证信息放在 env 中，以便 MCP 客户端将其作为环境变量传递给服务进程：

{
  "mcpollinations": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@pinkpixel/mcpollinations"],
    "env": {
      "token": "your-api-token",
      "referrer": "your-app-or-domain"
    }
  }
}

你也可以改为提供 POLLINATIONS_TOKEN 和 POLLINATIONS_REFERRER；此服务识别这两种形式。在 MCP 配置中，建议在 env 中使用 token 和 referrer。

身份验证参数

• token（可选）：你的 Pollinations API 令牌，可用于增强访问权限
• referrer（可选）：你的域名／应用程序来源 URL

这两个参数均为可选。留空或不设置即可使用免费层级。

使用配置设置

MCPollinations 会将你在 env 中设置的 MCP 配置作为默认值。在你要求 AI 助手生成内容时：

• 自动使用你配置的模型、输出目录和参数
• 覆盖设置：明确指示 AI 使用其他设置
  • “使用 kontext 模型生成图像”
  • “将此图像保存到我的桌面文件夹”
  • “此次文本生成使用 1.2 的温度”

指令示例：

• ✅ “生成一张日落图像” → 使用你配置的模型和输出目录
• ✅ “使用 flux 模型生成一张日落图像” → 仅覆盖模型
• ✅ “生成一张日落图像并保存到 C:\Pictures” → 仅覆盖输出路径

这样可以确保始终遵循你的偏好，除非你明确要求针对某项请求使用不同设置。

故障排除

“AbortController is not defined”错误

如果运行 MCP 服务时遇到此错误：

ReferenceError: AbortController is not defined

这通常是因为使用了较旧版本的 Node.js（低于 16.0.0）。请尝试以下解决方案之一：

1. 更新 Node.js（推荐）：

   • 更新至 Node.js 16.0.0 或更高版本

2. 使用全局安装

   • 将软件包更新至最新版本：

   npm install -g @pinkpixel/mcpollinations
   # Run with npx
   npx @pinkpixel/mcpollinations
   

3. 手动安装 AbortController：

   • 如果出于某种原因 polyfill 无法使用：

   npm install node-abort-controller
   

检查 Node.js 版本

若要检查当前 Node.js 版本：

node --version

如果显示的版本低于 16.0.0，建议升级以获得最佳兼容性。

可用工具

MCP 服务提供以下工具：

图像生成工具

1. generateImageUrl - 根据文本提示词生成图像 URL
2. generateImage - 生成图像，以 base64 编码数据的形式返回，并默认保存到文件（PNG 格式）
3. editImage - 全新！ 根据文本提示词编辑或修改现有图像
4. generateImageFromReference - 全新！ 使用现有图像作为参考来生成新图像
5. listImageModels - 列出可用于图像生成的模型

文本和音频工具

6. respondText - 使用文本模型根据提示词生成文本回复（参数可自定义）
7. respondAudio - 根据文本提示词生成音频回复（语音参数可自定义）
8. listTextModels - 列出可用于文本生成的模型
9. listAudioVoices - 列出所有可用于音频生成的语音

文本生成详情

可用参数

respondText 工具支持多个参数，可微调文本生成：

• model：从可用的文本模型中选择（使用 listTextModels 查看当前选项）
• temperature（0.0-2.0）：控制输出的随机性
  • 较低的值（0.1-0.7）= 输出更集中、更确定
  • 较高的值（0.8-2.0）= 输出更有创意、随机性更强
• top_p（0.0-1.0）：通过核采样控制多样性
  • 较低的值 = 更聚焦于可能性较高的词元
  • 较高的值 = 考虑更多词元选项
• system：用于引导模型行为和个性的系统提示词

自定义文本生成

// Example options for respondText
const options = {
  model: "openai",           // Model selection
  temperature: 0.7,          // Balanced creativity
  top_p: 0.9,               // High diversity
  system: "You are a helpful assistant that explains things clearly and concisely."
};

配置示例

在 MCP 配置中的 env 下设置默认值，以便服务自动使用这些设置：

{
  "mcpollinations": {
    "env": {
      "TEXT_MODEL": "openai",
      "TEXT_TEMPERATURE": "0.7",
      "TEXT_TOP_P": "0.9",
      "TEXT_SYSTEM": "You are a helpful coding assistant."
    }
  }
}

图生图生成（全新！）

MCPollinations 现已支持强大的图生图生成功能，提供两种专用工具：

editImage 工具

非常适合修改现有图像：

• 移除对象：“从此图像中移除猫”
• 添加元素：“在此场景中添加一只狗”
• 更改背景：“将背景替换为群山”
• 修改风格：“让光线更具戏剧性”

generateImageFromReference 工具

非常适合创建变体和新风格：

• 风格迁移：“让这张照片看起来像一幅画”
• 格式转换：“将其转换为卡通风格”
• 创意变体：“创建一个未来风格的版本”
• 艺术化诠释：“让它看起来像一幅素描”

支持的模型

• kontext：针对图生图任务优化的专用模型
• nanobanana：Google 的新模型，支持文生图和图生图
• seedream：ByteDance 的新模型，支持文生图和图生图

多参考图：editImage 和 generateImageFromReference 的 imageUrl 参数可接受单个 URL 或 URL 数组。服务会将数组编码为 API 使用的逗号分隔 image 参数。图片顺序很重要；kontext 仅使用第一张图片，nanobanana 安全支持最多约 4 张参考图，seedream 最多支持 10 张。

重要提示：仅支持 URL。图生图工具需要可公开访问的 HTTP(S) URL。此 MCP 服务不支持本地文件路径、文件上传和 base64/data URL（它不会上传文件）。如果需要使用本地图片，请将其托管在可访问的位置（例如临时文件托管服务、对象存储或仓库中的原始链接），然后传入该 URL。

使用示例

// Edit an existing image
const editResult = await editImage(
  "change the background to a sunset beach",
  "https://example.com/photo.jpg",
  "nanobanana"  // or "kontext", "seedream"
);

// Generate from reference
const referenceResult = await generateImageFromReference(
  "make this into a watercolor painting",
  "https://example.com/photo.jpg",
  "seedream"  // or "kontext", "nanobanana"
);

图像生成详情

默认行为

使用 generateImage 工具时：

• 默认将图像保存到磁盘，格式为 PNG
• 默认保存位置为 MCP 服务运行时所在的当前工作目录
• 默认使用 'flux' 模型
• 默认情况下，每张图像都会生成一个随机种子（确保图像多样）
• 无论是否将图像保存到文件，都会返回 base64 编码的图像数据

自定义图像生成

// Example options for generateImage
const options = {
  // Model selection (defaults to 'flux')
  // Available models: "flux", "turbo", "kontext", "nanobanana", "seedream"
  model: "flux",

  // Image dimensions
  width: 1024,
  height: 1024,

  // Generation options
  seed: 12345,  // Specific seed for reproducibility (defaults to random)
  enhance: true,  // Enhance the prompt using an LLM before generating (defaults to true)
  safe: false,  // Content filtering (defaults to false)

  // File saving options
  saveToFile: true,  // Set to false to skip saving to disk
  outputPath: "/path/to/save/directory",  // Custom save location
  fileName: "my_custom_name",  // Without extension
  format: "png"  // png, jpeg, jpg, or webp
};

图像保存位置

在使用 Claude 或其他连接 MCP 服务的应用程序时：

1. 图像会保存在 MCP 服务运行时所在的当前工作目录，而不是 Claude 或客户端应用程序的安装位置。

2. 如果从特定目录手动启动 MCP 服务，图像默认会保存在该目录中。

3. 如果 Claude Desktop 自动启动 MCP 服务，图像会保存在 Claude Desktop 的工作目录中（通常位于应用程序数据文件夹内）。

💡 Windows 用户：为确保在 Windows 上可靠保存文件，请在 MCP 配置中使用绝对路径，而不要使用相对路径（例如，使用 C:\Users\YourName\Pictures\MCPollinations，而不是 ./mcpollinations-output）。根据工作目录的上下文，相对路径可能无法按预期解析。

查找生成的图像

• 生成图像后，Claude 的回复会包含图像保存位置的完整文件路径
• 可以使用 outputPath 参数指定一个熟悉的位置
• 最佳做法：让 Claude 将图像保存到易于访问的文件夹，例如“图片”或“下载”目录

唯一文件名

MCP 服务确保生成的图像始终使用唯一文件名，不会覆盖现有文件：

1. 默认文件名包括：

   • 经净化处理的提示词版本（前 20 个字符）
   • 时间戳
   • 随机后缀

2. 自定义文件名也会受到保护：

   • 如果指定的文件名已存在同名文件，系统会自动添加数字后缀
   • 例如：sunset.png、sunset_1.png、sunset_2.png 等

这意味着，你可以使用相同的提示词或文件名安全地生成多张图像，无需担心覆盖之前的图像。

访问 Base64 数据

即使图像已保存到文件，仍会始终返回 base64 编码的图像数据，可用于：

• 在网页中嵌入图像（<img src="data:image/png;base64,..." />）
• 传递给其他服务或 API
• 在内存中处理，无需执行文件系统操作
• 在支持数据 URI 的应用程序中显示

面向开发者

如果你想在自己的项目中使用此软件包：

# Install as a dependency
npm install @pinkpixel/mcpollinations

# Import in your code
import { generateImageUrl, generateImage, repsondText, respondAudio, listTextModels, listImageModels, listAudioVoices } from '@pinkpixel/mcpollinations';