pruna

🎨 pruna-mcp-server

适用于 Pruna AI 的 MCP 服务——可直接通过 AI 助手超快速生成和编辑图像、放大图像并生成视频。

Pruna AI 是一个专注于图像和视频生成的推理 API。它提供不到 2 秒即可生成图像的服务，每张图像起价 $0.005，并支持文生图、图像编辑、放大和视频生成模型。此 MCP 服务封装了其 API，让任何兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Kiro、Cursor）都能直接生成视觉内容。

符合 MCP Specification 2025-11-25。

功能

• 8 个 MCP 工具：generate_image、edit_image、try_on_image、upscale_image、generate_video、transform_video、list_models、upload_file
• 7 个 MCP 提示词：产品照片、虚拟布景、社交媒体视觉内容、游戏概念图、广告创意、视频广告、图像增强
• 2 个 MCP 资源：用于发现模型的 pruna://models 目录，无需调用工具
• 21 个模型：10 个文生图、3 个编辑、1 个虚拟试穿、1 个放大、4 个视频、2 个视频转视频
• 智能同步/异步处理：快速图像模型采用同步处理，视频采用异步处理并轮询
• 透明的文件处理：传入本地路径或 URL，即可自动上传
• 原生 MCP 图像返回：为支持内嵌显示的客户端返回 ImageContent 块
• 全面符合 MCP 规范：工具注释、结构化内容、进度通知

快速开始

# With uvx (zero install)
uvx pruna-mcp-server

# Or with pip
pip install pruna-mcp-server
pruna-mcp

设置 API 密钥——请前往 pruna.ai 获取（访问开发者门户或联系 Pruna申请访问权限）：

# macOS Keychain (recommended)
security add-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w "your-api-key"

# Linux (GNOME Keyring)
secret-tool store --label="Pruna API Key" service pruna-mcp-server key api_key <<< "your-api-key"

# Windows (PowerShell)
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("PRUNA_API_KEY", "your-api-key", "User")

# Or environment variable (all platforms)
export PRUNA_API_KEY="your-api-key"

MCP 客户端配置

Kiro CLI

将以下内容添加到 Agent 配置文件（例如 ~/.kiro/agents/default.json）：

在 mcpServers 中：

"pruna": {
  "command": "sh",
  "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"],
  "autoApprove": ["generate_image", "edit_image", "try_on_image", "upscale_image", "generate_video", "transform_video", "list_models", "upload_file"]
}

在 tools 中添加："@pruna/*"

在 allowedTools 中添加："generate_image", "edit_image", "try_on_image", "upscale_image", "generate_video", "transform_video", "list_models", "upload_file"

注意：Kiro Agent 使用 tools 白名单（采用 @server-name/* 语法）和 allowedTools 列表。两者都必须包含 Pruna 工具，这些工具才能使用。

Claude Desktop

将以下内容添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）：

{
  "mcpServers": {
    "pruna": {
      "command": "sh",
      "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) /path/to/uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"]
    }
  }
}

重要：请使用 uv 的完整路径（例如 /Users/you/.local/bin/uv）——Claude Desktop 启动进程时使用的 PATH 精简，不包含 ~/.local/bin。

注意：Claude Desktop 不会在聊天中内嵌显示 ImageContent。图像生成后会保存到本地，Claude 会在回复中引用文件路径。

Cursor

将以下内容添加到 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "pruna": {
      "command": "uvx",
      "args": ["pruna-mcp-server"],
      "env": { "PRUNA_API_KEY": "your-api-key" }
    }
  }
}

工具

工具	描述	定价
generate_image	文本生成图像，支持 10 个模型	每张图像 $0.0001 起
edit_image	根据文本指令编辑 1-5 张图像	每张图像 $0.010 起
try_on_image	虚拟试穿：为人物试穿最多 11 件服装	首件 $0.015 + 每件额外服装 $0.008
upscale_image	AI 放大，最高支持 1.2 亿像素	每张图像 $0.005 起
generate_video	文本/图像/音频生成视频	每秒 $0.005 起
transform_video	视频转视频：为主体添加动画或替换角色	$0.03/秒（720p），$0.06/秒（1080p）
list_models	浏览所有可用模型及其定价	免费
upload_file	为编辑/视频工作流上传文件	免费

图像工具会返回一个 JSON 元数据块和一个原生 MCP ImageContent 块（base64，适用于小于 5MB 的图像）。

视频工具会返回一个 JSON 元数据块（包括指向 Pruna 交付 URL 的 download_url）、作为原生 MCP 二进制资源的 .mp4（EmbeddedResource blob，适用于小于 25MB 的视频），让客户端以保存图像相同的方式保存文件；同时还会返回一个指向相同交付 URL 的 ResourceLink，作为较大文件的备用方式。所有工具都会返回绝对 file_path。

提示词

适用于常见用例的内置工作流模板：

提示词	用例	示例
product-photo	电商产品图	“干净背景上的白色皮革运动鞋”
virtual-staging	房产室内布置	为空房间布置家具
social-media-visual	针对平台优化的视觉内容	根据平台自动调整宽高比
game-concept-art	游戏素材与环境	角色、武器、风景
ad-creative	带文字叠加的数字广告	在图像中呈现标题
video-ad	短视频广告	对话式讲解、产品演示
image-enhance	放大 + 增强工作流	AI 生成图像优化

配置

环境变量	必填	默认值	描述
PRUNA_API_KEY	✅	—	你的 Pruna AI API 密钥
PRUNA_OUTPUT_DIR	—	~/pruna-output	下载文件的目录
PRUNA_POLL_INTERVAL	—	2	异步轮询间隔秒数
PRUNA_TIMEOUT	—	120	HTTP 超时秒数
PRUNA_MAX_RETRIES	—	3	临时错误时的最大重试次数

客户端兼容性

客户端	传输方式	状态	备注
Kiro CLI	STDIO	✅ 已测试	需要配置 tools + allowedTools
Claude Desktop	STDIO	✅ 已测试	使用 uv 的完整路径；不支持内联显示图像
Cursor	STDIO	🔲 计划中	—
Claude Code	STDIO	🔲 计划中	—

开发

git clone https://github.com/charlesrapp/pruna-mcp-server.git
cd pruna-mcp-server
uv sync --extra dev

# Run tests (147 tests, 97% coverage)
uv run pytest --cov

# Lint & type check
uv run ruff check src/ tests/
uv run mypy src/

请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。

许可证

MIT — 请参阅 LICENSE。