mcpField
C
CF-MCP-Server

CF-MCP-Server

本地服务
github.com/turinhub媒体与设计073 周前更新
代码仓库

关于 CF-MCP-Server

CF-MCP-Server 是基于 Cloudflare Workers 的图像生成 MCP 服务，面向需要通过 MCP 调用图像生成的应用。它使用 Flux-1-Schnell，并返回 Base64 编码的 PNG 图像。

主要功能

  1. 01通过 MCP 提供图像生成接口
  2. 02使用 Flux-1-Schnell 模型
  3. 03可设置 4–8 个生成步骤
  4. 04返回 Base64 编码的 PNG
  5. 05支持扩展自定义工具和资源

适用场景

  1. 01为 MCP 客户端生成图像
  2. 02调整生成步骤控制图像处理
  3. 03在 Cloudflare Workers 上部署图像服务

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供图像生成接口，并支持扩展自定义工具和资源。

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": {
    "cf-mcp-server-turinhub": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "create-cloudflare"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y create-cloudflare

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
npmcreate-cloudflare

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

来自项目 README

CF-MCP-Server

License: MIT Cloudflare Workers

基于 Model Context Protocol (MCP) 的图像生成服务实现，采用 Cloudflare Workers 构建。

核心功能

  • 🖼️ 基于 MCP 协议的标准化服务接口
  • 🚀 开箱即用的图像生成 Worker 模块
  • 🔧 支持快速扩展自定义工具和资源
  • ⚡ 边缘计算优化部署

模块构成

mcp-image-generation
graph LR
    subgraph mcp-image-generation
    A[Cloudflare Worker] --> B[Flux-1-Schnell 模型]
    A --> C[图像生成API]
    C --> D((4-8 steps))
    end
  • 支持步骤数范围：4-8 steps
  • 响应格式：Base64 编码的 PNG 图像
  • 部署方式：Cloudflare Workers

快速开始

环境要求
  • Node.js 18+
  • Wrangler CLI
  • NPM
安装部署
# 安装依赖
pnpm install

# 配置环境变量
cp .env.example .env

# 部署Worker
pnpm deploy

API 文档

图像生成接口

配置示例:

{
  "mcpServers": {
    "generateImage": {
      "command": "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation/node_modules/.bin/workers-mcp",
      "args": [
        "run",
        "generateImage",
        "https://mcp-image-generation.turinhub.com",
        "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

参数说明:

参数类型约束说明
promptstring1-500字符英文描述提示词
stepsnumber4 ≤ steps ≤ 8生成迭代步数

开发指南

添加新工具

参考在线文档 官方案例代码库

  1. 使用 MCP SDK 创建新 Worker：
npx create-cloudflare@latest my-new-worker
cd my-new-worker # I always forget this bit
npm install workers-mcp
npx workers-mcp setup

注意：不要在项目本地 package.json 安装 wrangler，直接使用全局管理。

  1. 实现工具逻辑后更新主服务配置
  2. 使用 @modelcontextprotocol/inspector 测试 MCP
npx @modelcontextprotocol/inspector

贡献说明

欢迎通过 Issue 和 PR 参与贡献，请遵循现有代码风格。

许可证

MIT License © 2025 Turinhub

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP？

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。