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Generate images MCP server

Generate images MCP server

本地服务
github.com/Tomocrystal媒体与设计086 周前更新

关于 Generate images MCP server

这是一个基于 TypeScript 和 Node.js 的 MCP 服务,通过兼容 OpenAI 的 API 生成图像,面向需要在 MCP 客户端中调用文生图模型的用户。

主要功能

  1. 01兼容 OpenAI 图像 API
  2. 02调用文生图模型生成图像
  3. 03支持配置模型 ID
  4. 04通过 stdio 通信

适用场景

  1. 01在 Cline 或 ROO CODE 中生成图像
  2. 02为 MCP 客户端接入文生图 API

MCP 相关

作为 MCP 服务,它通过 stdio 与客户端通信,提供图像生成能力。

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。

暂未收录安装方式

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。

代码仓库

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

Generate images MCP server

兼容OpenAI DALL-E 模型 API调用的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现。

本项目基于https://github.com/nicekate/flux-dev-mcp改编,感谢原作者的贡献。 使用了完全兼容OpenAI接口的 转发API 服务,包含openai以及Anthropic等多家大语言模型API,MidJourney和Flux等文生图绘画模型API, 最新模型claude-3-7-sonnet已上线!!

使用我的邀请链接 https://xiaohumini.site/register?aff=Zbtb 注册,可以获得0.4刀免费调用!

技术栈

  • TypeScript
  • Node.js
  • 端脑云 API

快速开始

环境要求
  • Node.js 16+
  • npm 或 yarn
  • Windows 或 MacOS 系统
安装依赖
# Windows/MacOS 通用命令
npm install
构建项目
# Windows/MacOS 通用命令
npm run build
开发模式

启动带有自动重新构建的开发模式:

# Windows/MacOS 通用命令
npm run watch

Cline/ROO CODE 插件配置说明

在 Cline/ROO CODE 插件中,需要配置 MCP 服务器的启动命令。请按照以下步骤进行配置:

配置内容示例:

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "genimg-mcp": {
      "command": "node",
      "arg": ["C:\\path\\to\\genimg-mcp\\dist\\index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxx",
        "OPENAI_MODEL_ID": "dall-e-3"  # 可选
      }
    }
  }
}

MacOS:

{
  "mcpServers": {
    "genimg-mcp": {
      "command": "/path/to/genimg-mcp/dist/index.js",
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxx",
        "OPENAI_MODEL_ID": "dall-e-3"  # 可选
      }
    }
  }
}

注意:

  • Windows 路径使用双反斜杠 \\ 或单正斜杠 /
  • MacOS 路径使用单正斜杠 /
  • 请确保路径指向实际安装位置

调试指南

由于 MCP 服务器通过标准输入输出(stdio)通信,调试可能会比较困难。我们推荐使用 MCP Inspector 工具:

# Windows/MacOS 通用命令
npm run inspector

Inspector 将提供一个浏览器访问地址,用于访问调试工具。

联系方式

如需支持,请联系[email protected]。

许可证

本项目采用 MIT 许可证,详见 LICENSE 文件。

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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。