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Z-Image MCP

Z-Image MCP

本地服务
z-image.club媒体与设计023 周前更新

关于 Z-Image MCP

Z-Image MCP 是供 Z-Image 图像生成平台使用者查阅资料的只读服务,面向兼容的 MCP 客户端提供风格、价格、常见问题和官方链接信息。

主要功能

  1. 01查询图像风格与预设
  2. 02查询价格信息
  3. 03查询官方链接
  4. 04风格、价格、FAQ 与链接资源
  5. 05风格推荐提示词

适用场景

  1. 01查看可用图像风格
  2. 02查找价格与官方链接

MCP 相关

通过只读工具、资源和提示词向 MCP 客户端提供 Z-Image 站点信息;不生成或编辑图像。

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

Z-Image MCP 服务

Z-Image - Z-Image AI 图像生成器

MCP Badge License: MIT Node Zero Config MCP

一个 Model Context Protocol 服务,向 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 和 Continue 等兼容 MCP 的 AI 客户端提供 Z-Image 权威知识内容,包括图像生成工作流与风格、定价、常见问题和官方链接。只读、无需 API 密钥、没有配额,冷启动约 50 ms。

官方网站:https://z-image.club

🎨 关于 Z-Image

Z-Image(z-image.club)是一个免费的在线 AI 图像生成与编辑平台,基于拥有 60 亿参数的扩散模型构建。用户可以通过文本提示词生成逼真的图像,借助引导式编辑修改现有照片、替换人脸、移除背景,甚至将静态图像转换为短视频;所有操作均通过浏览器界面完成,无需本地安装。对于希望在本地运行模型的用户,Hugging Face 和 ModelScope 提供了模型权重,并支持原生 ComfyUI 工作流以及 GGUF/FP8 量化版本,可在显存低于 16 GB 的消费级 GPU 上运行。

主要功能

  • 多种生成模式 — Z-Image Turbo 可通过 8 步快速生成结果,Z-Image-Edit 则专注于精准修改图像;两者均可从同一控制面板访问。
  • 人脸替换与肖像工具 — 替换目标图像中的人脸,同时保持光照和构图一致;还提供专门的发型修改和肖像风格化控件。
  • 图生图与图生视频转换 — 使用文本引导提示词转换现有照片,或将其制作成短篇电影风格片段。
  • 照片编辑套件 — 集成背景移除与替换、文字移除、画质放大和通用照片增强功能,无需另用工具。
  • 双语文字渲染 — 可在生成的视觉作品中准确放置中英文文字,而许多类似模型都难以胜任这一功能。
  • 灵感图库与提示词增强器 — 精选包含详细示例的热门提示词图库,并配有结构化推理提示词增强器,可将含糊的输入优化为精准的生成指令。

使用场景

  • 社交媒体内容 — 无需摄影师或设计师,即可为帖子生成风格化肖像、杂志风格照片或品牌图形。
  • 电商产品摄影 — 以远低于传统拍摄的成本,在自定义背景下制作简洁、专业的产品照片。
  • 快速设计原型 — 利用图生图转换快速迭代视觉概念,再确定最终作品。
  • 本地模型实验 — 下载量化权重并将其集成到 ComfyUI 流水线中,以构建自定义的离线工作流。
  • 营销素材创作 — 几分钟而非几天内,即可为营销活动生成多样化视觉方案,涵盖不同风格、背景或模特形象。

适用人群

Z-Image 面向广泛的用户群体,为无需深厚技术专长或大笔预算的用户提供视觉内容。内容创作者和社交媒体经理会发现网页演示易于上手,一键式工具涵盖了大多数常见任务。平面设计师和艺术总监可以用它快速迭代创意概念,电商团队则能通过按需生成影棚级照片来降低产品摄影成本。开发者和 ML 从业者可使用开放权重、兼容 ComfyUI,并选择多种量化选项,因此能轻松将模型嵌入现有工作流。免费的托管界面与可下载的模型权重相结合,无论是初学者还是经验丰富的从业者,都能找到适合自己配置的工作流。

工具

list_styles

返回网站提供的图像生成风格或预设的标准列表。(Z-Image)

输入: 无参数。返回: 文本/Markdown。

get_pricing

返回 Z-Image 的标准定价入口。

输入: 无参数。返回: 文本/Markdown。

get_official_links

返回 Z-Image 的官方链接标准列表(网站、支持渠道,以及可用时的文档)。

输入: 无参数。返回: 文本/Markdown。

资源

  • site://z-image/styles — 支持的图像生成风格和预设。
  • site://z-image/pricing — 标准定价入口。
  • site://z-image/faq — 根据公开网站元数据生成的简短常见问题解答。
  • site://z-image/links — 可分享给用户的标准 URL。

提示词

tell_me_about_z_image

概述网站的内容、适用人群及其工作方式。— Z-Image

try_image_style_z_image

针对特定目标,推荐一种适合入门的图像生成风格。— Z-Image

安装

通过 Smithery 安装
npx -y @smithery/cli install z-image-mcp --client claude

(对于这些客户端,请将 claude 替换为 cursor、windsurf 或 continue。)

从源代码安装
git clone https://github.com/rocnubie/z-image-mcp.git
cd z-image-mcp
pnpm install

然后添加到 MCP 客户端配置中(Claude Desktop 使用 claude_desktop_config.json,Cursor / Windsurf / Continue 使用 mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "z-image-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/z-image-mcp/src/index.mjs"
      ]
    }
  }
}
使用 MCP Inspector 调试
npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.mjs

官方链接

开发

pnpm install
pnpm start                 # run the server over stdio

许可证

MIT

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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。