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Aws Nova Canvas Mcp

Aws Nova Canvas Mcp

本地服务
github.com/yunwoong7云与基础设施479 周前更新

关于 Aws Nova Canvas Mcp

Aws Nova Canvas Mcp 是一个 MCP 服务,使用 Amazon Bedrock 的 Nova Canvas 模型生成和编辑图像。它支持多种图像处理方式,并将结果保存到本地。

主要功能

  1. 01文本生成图像
  2. 02图像修补与扩展
  3. 03图像变体与条件控制
  4. 04按颜色引导生成
  5. 05移除背景并显示缩略图

适用场景

  1. 01根据文本提示创建图像
  2. 02修改图像的指定区域
  3. 03扩展图像边缘或生成变体
  4. 04移除图像背景并查看缩略图

MCP 相关

向 MCP 客户端提供图像生成与编辑能力,通过 Amazon Bedrock 使用 Nova Canvas 模型。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"aws-nova-canvas": {
"command": "uvx",
"args": [
"aws-nova-canvas-mcp"
],
"env": {
"AWS_PROFILE": "<AWS_PROFILE>"
}
}
}
}
启动命令uvx aws-nova-canvas-mcp
需要配置的环境变量
AWS_PROFILE

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypiaws-nova-canvas-mcp

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

AWS Nova Canvas MCP 服务

README 配图 README 配图

一个 MCP 服务,可使用 Amazon Bedrock 的 Nova Canvas 模型生成和编辑图像。

功能

  • 文本生成图像
  • 图像修复
  • 图像扩展
  • 图像变化
  • 图像条件控制
  • 颜色引导生成
  • 移除背景
  • 显示图像缩略图

安装

Claude Desktop 设置
  1. 配置 Claude Desktop
    • 在 Claude Desktop 菜单中,点击 Claude > Settings。
    • 弹出窗口后,在左侧菜单中选择 Developer,然后点击 Edit Settings 按钮。
    • 这将打开一个包含设置文件的文件夹。该设置文件名为:
    • claude_desktop_config.json
README 配图
  1. 将以下内容添加到设置文件中(Python 版本):

    • Python 版本

      "nova-canvas": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "aws-nova-canvas-mcp"
        ],
        "env": {
          "AWS_PROFILE": "YOUR_AWS_PROFILE"
        }
      }
      

      ✅ 仅需设置 AWS_PROFILE。AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY、AWS_REGION 和 PORT 等其他变量均为可选;如果 AWS 配置文件设置正确,则无需设置这些变量。

      ​ ⚙️ 如果设置成功,您可以在 Claude > Settings > Developer tab 中看到已添加的“nova-canvas”项。 ⚠️ 重要: MCP 设置仅适用于 Claude 桌面应用,不适用于 Claude 网页版

图像保存位置

默认情况下,所有生成或编辑的图像都会保存到以下目录:

  • macOS / Linux: ~/Desktop/aws-nova-canvas
  • Windows: C:\Users\YourUsername\Desktop\aws-nova-canvas

📁 如果未指定图像保存路径,应用将自动创建并使用上述文件夹。

README 配图

使用示例

README 配图

限制

  • 提示词文本最多支持 1024 个字符
  • 每次最多可生成 3 张图像
  • 图像变化需要 1–5 张参考图像
  • 颜色引导支持 1–10 个颜色代码

许可证

MIT 许可证

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。