Midjourney

MidjourneyMCP

一个通过 AceDataCloud API 使用 Midjourney 生成 AI 图像和视频的 Model Context Protocol (MCP) 服务。

可直接在 Claude、VS Code 或任何兼容 MCP 的客户端中生成 AI 图像和视频，并管理创意项目。

功能

• 图像生成 - 根据文本提示词创建 AI 生成的图像
• 图像变换 - 放大、创建变体、缩放和移动图像
• 图像混合 - 将多张图像组合成创意融合效果
• 基于参考图生成 - 使用现有图像作为灵感
• 图像描述 - 获取 AI 对图像的描述（反向提示词）
• 图像编辑 - 使用文本提示词和蒙版编辑图像
• 视频生成 - 根据文本和参考图像创建视频
• 视频延长 - 延长现有视频
• 翻译 - 将中文提示词翻译成英文
• 任务跟踪 - 监控生成进度并获取结果

工具参考

工具	描述
midjourney_imagine	使用 Midjourney 根据文本提示词生成 AI 图像。
midjourney_transform	使用各种操作变换现有的 Midjourney 图像。
midjourney_blend	使用 Midjourney 混合多张图像。
midjourney_with_reference	使用参考图像作为灵感生成图像。
midjourney_edit	使用 Midjourney 编辑现有图像。
midjourney_describe	获取 AI 生成的图像描述。
midjourney_generate_video	使用 Midjourney 根据文本提示词和参考图像生成视频。
midjourney_extend_video	延长现有的 Midjourney 视频。
midjourney_translate	将中文文本翻译成英文，以用作 Midjourney 提示词。
midjourney_shorten	分析并缩短较长的 Midjourney 提示词，同时保留核心构想。
midjourney_get_seed	获取之前生成的 Midjourney 图像的种子值。
midjourney_get_task	查询 Midjourney 生成任务的状态和结果。
midjourney_get_tasks_batch	一次查询多个 Midjourney 生成任务。
midjourney_list_actions	列出所有可用的 Midjourney API 操作及对应工具。
midjourney_get_prompt_guide	获取编写有效 Midjourney 提示词的指导。
midjourney_list_transform_actions	列出所有适用于 Midjourney 图像的可用变换操作。

连接：托管 OAuth、API 令牌或本地 stdio

托管端点为 https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp。为 MCP 客户端选择一种方式：

方式	适用场景	凭据设置
托管 OAuth	客户端支持远程 MCP OAuth	只添加 URL，然后登录 AceDataCloud 并批准访问。无需将令牌粘贴到客户端配置中。
托管 API 令牌	客户端无法完成 OAuth，或者你需要明确的集成凭据	在 Authorization: Bearer … 标头中发送 AceDataCloud API 令牌。将其保存在本地机密存储或环境变量中。
本地 stdio	客户端运行本地 MCP 进程	安装 mcp-midjourney，并将 ACEDATACLOUD_API_TOKEN 传递给该进程。它仍会调用 AceDataCloud API。

托管服务会公布 OAuth 元数据和动态客户端注册（DCR）。DCR 用于注册客户端应用，不是 API 密钥。 OAuth 会为你登录，客户端则发送生成的 Bearer 令牌；它可能会重用或为该账户创建 API 凭据。通过浏览器登录仍需拥有 AceDataCloud 账户。托管服务可能按用量计费：在执行实际操作前，请查看当前服务文档和展示的价格。请勿为同一服务同时配置 OAuth 登录和固定的 Authorization 标头。

托管 OAuth 示例

• Claude 和 Claude Desktop 聊天： 在 Customize → Connectors → Add custom connector 中添加远程自定义连接器，输入 https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp，选择登录；如果 Claude 询问如何注册其 OAuth 客户端，请选择 Register automatically。完成授权。Claude Desktop 的本地 claude_desktop_config.json 需要单独配置。Claude 连接器指南。
• Claude Code： 运行 claude mcp add --transport http --scope user midjourney https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp，然后运行 claude mcp login midjourney。检查 /mcp。Claude Code MCP 指南。
• Cursor： 添加远程服务，只填写 https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp。对于项目，将以下条目合并到 <project>/.cursor/mcp.json；个人使用时，请使用 ~/.cursor/mcp.json。Cursor MCP 指南。
• VS Code / Copilot： 运行 MCP: Add Server，选择 HTTP，输入 https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp，然后完成浏览器登录。新的可移植工作区配置使用 <project>/.mcp.json；下方的 VS Code 专用格式使用 <project>/.vscode/mcp.json 或用户配置文件。检查 MCP: List Servers。VS Code MCP 设置。
• Codex： 运行 codex mcp add midjourney --url https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp，然后运行 codex mcp login midjourney。其用户设置位于 ~/.codex/config.toml。Codex 官方 MCP 指南。

Cursor 项目配置（OAuth）：

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {"url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

VS Code 专用工作区配置（OAuth）：

{
  "servers": {
    "midjourney": {"type": "http", "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp"}
  }
}

托管 API 令牌

1. 打开 Ace Data Cloud → 应用程序。登录，或先注册账号。
2. 找到 通用应用程序。如果尚未创建，请选择 初始化通用应用程序。通用密钥可使用账号可用的服务；专用应用程序的密钥则仅限用于该应用程序对应的服务。检查所需的服务／模型访问权限和当前定价。
3. 从应用程序卡片中复制 API 密钥，或打开 密钥 / 管理密钥 → 创建，为此集成创建单独的密钥。为密钥设置易于识别的名称，以便单独撤销或轮换。
4. 创建密钥时，请检查 过期时间、设置用量限制和允许的 API。仅启用所需的限制，并允许要调用的操作，然后点击 创建，再从密钥列表中复制令牌。查询任务并不意味着有权提交生成请求。确认应用程序余额足以支付首次请求；任何试用额度均以账号当前显示的为准。
5. 仅复制令牌值，不要包含引号、空格或 Bearer 。API 密钥 / API 令牌字段需要填写此原始值；只有手动配置 HTTP Authorization 标头时才需要添加 Bearer 前缀。platform-... 账号管理令牌不能替代生成 API 密钥。

将密钥保存在客户端的凭据存储区，或下方所示的环境变量中。切勿将其放入提示词、共享工作流、截图或 Git 提交中。如果身份验证失败，请检查复制的完整值、应用程序／服务访问权限、过期时间、用量限制和余额，然后再创建其他密钥。

固定的 Bearer 标头会绕过 OAuth。如果标头无效，请在尝试浏览器登录之前将其移除；请妥善保管已保存的凭据。

对于 Claude Code，添加服务时 Shell 会展开令牌；请将保存的用户 MCP 配置视为机密：

export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
claude mcp add --transport http --scope user midjourney https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"

对于 Claude Code 项目配置，请在 <project>/.mcp.json 中放入变量引用，并在启动 Claude Code 的环境中设置该变量：

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "type": "http",
      "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

Cursor 在 ~/.cursor/mcp.json 或未提交的项目配置中使用不同的环境变量语法：

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${env:ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"}
    }
  }
}

在 VS Code 中，运行 MCP: 打开用户配置，并合并此服务及其掩码输入；${input:...} 适用于 VS Code 的用户／工作区格式，不能移植到 Agent Host 的 .mcp.json 格式：

{
  "inputs": [
    {"id": "acedata-midjourney-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true}
  ],
  "servers": {
    "midjourney": {
      "type": "http",
      "url": "https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-midjourney-token}"}
    }
  }
}

对于 Cline，请使用其 MCP 配置界面或 CLI 文件 ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json；其远程传输值为 streamableHttp。对于 JetBrains AI Assistant，请从 设置 → 工具 → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP) 添加远程 URL。对于 Zed，OAuth 方式请使用仅含 URL 的 context_servers 条目，或者添加本地 Bearer 标头。这些客户端的配置架构各不相同；请按照各自当前的界面操作，不要直接复制其他客户端的 JSON。Cline · JetBrains · Zed。

本地 stdio

安装软件包，并为本地进程提供 API 令牌：

python -m pip install mcp-midjourney
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
mcp-midjourney

对于 Claude Desktop 本地 MCP，请将此条目合并到其开发者设置打开的文件中（macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）。uvx 需要在 PATH 中找到 uv：

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-midjourney"],
      "env": {"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"}
    }
  }
}

请对这个用户级文件保密。可自托管的 HTTP 使用 mcp-midjourney --transport http --port 8000；仅在配置了适当的网络和 TLS 控制后才将其公开。本地执行仍会调用 AceDataCloud API。

使用服务前的检查

1. https://midjourney.mcp.acedata.cloud/health 返回 {"status":"ok"} 仅能检查端点是否可访问。
2. 确认 MCP 客户端已加载工具。midjourney_list_actions 是一个参考工具；它无法验证下游 API 访问权限或余额。
3. 如果需要进行完整的 API 检查，请先查看当前服务文档和显示的价格，然后使用你自己的有效输入调用 midjourney_generate_video。如果结果包含任务 ID，请对同一 ID 调用 midjourney_get_task，直到任务成功或失败。请勿仅为检查进度而重新提交操作。

对于 401，请检查客户端使用了哪种认证方式，以及令牌或 OAuth 会话是否有效。403 可能表示账户权限不足或内容审核失败；请查看返回的错误。余额不足和下游服务故障需要分别排查。工具已列出或任务已提交，并不能证明操作已成功。

可用工具

图像生成

工具	描述
midjourney_imagine	根据文本提示词生成图像（创建 2x2 网格）
midjourney_transform	转换图像（放大、变体、缩放、平移）
midjourney_blend	将多张图像混合在一起
midjourney_with_reference	使用参考图像作为灵感进行生成

图像编辑

工具	描述
midjourney_edit	使用文本提示词编辑现有图像
midjourney_describe	获取图像的 AI 描述（反向提示词）

视频

工具	描述
midjourney_generate_video	根据文本和参考图像生成视频
midjourney_extend_video	延长现有视频

实用工具

工具	描述
midjourney_translate	将中文文本翻译成英文，用作提示词
midjourney_get_seed	获取生成图像的种子值

任务

工具	描述
midjourney_get_task	查询单个任务的状态
midjourney_get_tasks_batch	一次查询多个任务

信息

工具	描述
midjourney_list_actions	列出可用的 API 操作
midjourney_get_prompt_guide	获取提示词编写指南
midjourney_list_transform_actions	列出转换操作

使用示例

根据提示词生成图像

User: Create a cyberpunk city at night

Claude: I'll generate a cyberpunk city image for you.
[Calls midjourney_imagine with prompt="Cyberpunk city at night, neon lights, rain, futuristic, detailed --ar 16:9"]

放大图像

User: Upscale the second image

Claude: I'll upscale the top-right image from the grid.
[Calls midjourney_transform with image_id and action="upscale2"]

混合多张图像

User: Blend these two images: [url1] and [url2]

Claude: I'll blend these images together.
[Calls midjourney_blend with image_urls=[url1, url2]]

生成视频

User: Animate this image [url] with gentle movement

Claude: I'll create a video from this image.
[Calls midjourney_generate_video with image_url and prompt="Gentle camera movement, cinematic"]

生成模式

模式	描述
fast	推荐用于大多数使用场景（默认）
turbo	生成速度更快，消耗更多积分
relax	生成速度较慢，成本较低

配置

环境变量

变量	描述	默认值
ACEDATACLOUD_API_TOKEN	AceDataCloud 提供的 API 令牌	必填
ACEDATACLOUD_API_BASE_URL	API 基础 URL	https://api.acedata.cloud
ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID	OAuth 客户端 ID（托管模式）	—
ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL	平台基础 URL	https://platform.acedata.cloud
MIDJOURNEY_DEFAULT_MODE	默认生成模式	fast
MIDJOURNEY_REQUEST_TIMEOUT	请求超时时间（秒）	1800
LOG_LEVEL	日志级别	INFO

命令行选项

mcp-midjourney --help

Options:
  --version          Show version
  --transport        Transport mode: stdio (default) or http
  --port             Port for HTTP transport (default: 8000)

开发

设置开发环境

# Clone repository
git clone https://github.com/AceDataCloud/MidjourneyMCP.git
cd MidjourneyMCP

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or `.venv\Scripts\activate` on Windows

# Install with dev dependencies
pip install -e ".[dev,test]"

运行测试

# Run unit tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=core --cov=tools

# Run integration tests (requires API token)
pytest tests/test_integration.py -m integration

代码质量

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

构建与发布

# Install build dependencies
pip install -e ".[release]"

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

项目结构

MidjourneyMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Midjourney API
│   ├── config.py          # Configuration management
│   ├── exceptions.py      # Custom exceptions
│   ├── server.py          # MCP server initialization
│   ├── types.py           # Type definitions
│   └── utils.py           # Utility functions
├── tools/                  # MCP tool definitions
│   ├── __init__.py
│   ├── describe_tools.py  # Image description tools
│   ├── edits_tools.py     # Image editing tools
│   ├── imagine_tools.py   # Image generation tools
│   ├── info_tools.py      # Information tools
│   ├── task_tools.py      # Task query tools
│   ├── translate_tools.py # Translation tools
│   └── video_tools.py     # Video generation tools
├── prompts/                # MCP prompt templates
│   └── __init__.py
├── tests/                  # Test suite
├── deploy/                 # Deployment configs
│   └── production/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── ingress.yaml
│       └── service.yaml
├── .env.example           # Environment template
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── Dockerfile             # Docker image for HTTP mode
├── docker-compose.yaml    # Docker Compose config
├── LICENSE
├── main.py                # Entry point
├── pyproject.toml         # Project configuration
└── README.md

API 参考

此服务封装了 AceDataCloud Midjourney API：

• Midjourney Imagine API - 图像生成
• Midjourney Describe API - 图像描述
• Midjourney Tasks API - 任务查询
• Midjourney Edits API - 图像编辑
• Midjourney Videos API - 视频生成
• Midjourney Translate API - 翻译

贡献

欢迎贡献！请按以下步骤操作：

1. Fork 此仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing）
3. 提交更改（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. 推送到该分支（git push origin feature/amazing）
5. 创建 Pull Request

服务详情

服务详情

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE。

链接

• AceDataCloud 平台
• Midjourney 官方网站
• Model Context Protocol
• MCP Python SDK

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由 AceDataCloud 倾情打造