关于 Flux ImageGen MCP Server
Flux ImageGen MCP Server 基于 Pollinations AI 提供图像生成能力,供需要生成图像链接或保存图像的 MCP 客户端使用,并可列出可用模型。
主要功能
- 01根据文本提示词生成图像
- 02生成图像链接
- 03将生成图像保存到指定路径
- 04列出可用图像模型
- 05配置尺寸和生成选项
适用场景
- 01根据文本提示词生成图像
- 02将生成的图像保存到指定位置
MCP 相关
该 MCP 服务提供生成图像链接、生成并保存图像以及列出可用图像模型的工具。
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。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
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
Flux ImageGen MCP Server
由 Pollinations AI 提供支持的专业图像生成与处理模型上下文协议(MCP)服务。
开发者
- 作者:Falah.G.Salieh
- 版权:© 2025 保留所有权利
概览
ImageGen MCP Server 是一个精简的服务实现,通过模型上下文协议(MCP)提供强大的图像生成能力。该服务专注于三项核心功能:
- 图像 URL 生成
- 直接生成图像
- 模型列表与管理
功能
- 🖼️ 图像生成:根据文本提示词创建精美图像
- 🎨 多种模型:支持多种图像生成模型
- 🔧 灵活配置:易于设置和自定义
- 🚀 高性能:针对快速响应时间进行优化
- 🔄 兼容 MCP:完全符合模型上下文协议
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/flux-imagegen-mcp-server.git
# Install dependencies
npm install
配置
Claude Desktop 配置
要在 Claude Desktop 中使用此服务,请更新以下路径中的配置文件:
C:\Users\[YourUsername]\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcpollinations": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"node",
"PATH_TO_YOUR_SERVER\\server.js"
],
"tools": [
"generateImageUrl",
"generateImage",
"listImageModels"
]
}
}
}
将 PATH_TO_YOUR_SERVER 替换为实际的服务路径。
可用工具
1. 生成图像 URL(generateImageUrl)
根据文本提示词生成图像 URL。
{
"prompt": "A beautiful sunset over mountains",
"model": "flux", // optional, defaults to 'flux'
"width": 1024, // optional
"height": 1024, // optional
"enhance": true, // optional
"safe": false // optional
}
2. 生成图像(generateImage)
根据文本提示词直接生成并保存图像。
{
"prompt": "A serene lake reflecting mountains",
"model": "flux",
"width": 1024,
"height": 1024,
"enhance": true,
"safe": false,
"outputPath": "./output",
"fileName": "mountain_lake",
"format": "png"
}
3. 列出图像模型(listImageModels)
返回可用图像生成模型的列表。
// Example response:
{
"models": [
{
"id": "flux",
"name": "Flux",
"description": "Default image generation model"
},
// ... other models
]
}
运行服务
# Start the server
node server.js
环境要求
- Node.js >= 16.0.0
- NPM >= 7.0.0
- 兼容 Windows/Linux/MacOS
开发
如需贡献或修改此服务:
- 复刻此仓库
- 创建功能分支
- 进行更改
- 提交拉取请求
错误处理
服务会针对常见问题提供详细的错误消息:
{
"error": {
"code": "ERROR_CODE",
"message": "Human-readable error message",
"details": { /* Additional error details */ }
}
}
示例
基本图像生成
// Generate an image URL
const response = await generateImageUrl({
prompt: "A futuristic city at night",
model: "flux",
width: 1024,
height: 1024
});
// Generate and save an image
const image = await generateImage({
prompt: "A peaceful garden with butterflies",
outputPath: "./images",
fileName: "garden_scene"
});
图像下载示例
// Download an image from URL
const downloadResult = await downloadImage({
imageUrl: "https://example.com/image.jpg",
fileName: "downloaded-image",
format: "png"
});
支持
如有问题或功能请求,请在仓库中创建 issue,或联系开发者:
- 电子邮件:[Your contact email]
- GitHub:[Your GitHub profile]
许可证
本项目采用 MIT 许可证授权,详情请参阅 LICENSE 文件。
由 Falah.G.Salieh 用 ❤️ 制作 © 2025 保留所有权利
评论
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。