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gpt-image-2-mcp

gpt-image-2-mcp

本地服务
github.com/runapi-ai媒体与设计01 周前更新

关于 gpt-image-2-mcp

面向 MCP 兼容客户端的 RunAPI 专用 MCP 服务,可创建 GPT Image 2 图像生成或编辑任务,并查询状态与定价。它仅覆盖该模型系列,适合需要限定模型范围的 Agent。

主要功能

  1. 01创建文生图任务
  2. 02创建图像编辑任务
  3. 03查询异步任务状态
  4. 04查看模型与端点定价
  5. 05等待完成或稍后查询

适用场景

  1. 01通过 Agent 创建 GPT Image 2 图像
  2. 02提交图像编辑任务并获取输出 URL
  3. 03创建任务前核对当前定价

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 GPT Image 2 的文生图、图像编辑、任务状态和定价工具。任务操作需登录,定价查询无需认证。

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": {
"runapi-builder-gpt-image-2": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/gpt-image-2-mcp"
],
"env": {
"RUNAPI_API_KEY": "<RUNAPI_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @runapi.ai/gpt-image-2-mcp
需要配置的环境变量
RUNAPI_API_KEY密钥Optional RunAPI API key for headless hosts. Interactive MCP hosts can use the login tool, which writes shared RunAPI config.

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
npm@runapi.ai/gpt-image-2-mcp0.3.1

工具

5

收录的工具列表 · 更新于 1 周前

参数类型必填说明
forceboolean否当当前凭据来自本地配置文件时,重新运行浏览器登录。

详细介绍

RunAPI GPT Image 2 MCP 服务

为 AI Agent 提供 GPT Image 2 API 访问能力:通过一个专用 MCP 服务执行图像生成操作、轮询异步结果并查询价格。

适用于 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo Code 及任何兼容 MCP 的宿主。

npm 版本 GitHub 仓库 Apache-2.0 许可证 MCP 服务 1 个模型

安装 | 工具 | 模型 | Agent 提示词 | 配置 | 链接


为什么选择这个包?

@runapi.ai/gpt-image-2-mcp 是一个专为 RunAPI 上的 GPT Image 2 模型系列打造的 Model Context Protocol 服务。 它让兼容 MCP 的助手可以直接访问 2 个端点和 1 个模型变体,而无需加载完整的 RunAPI 模型目录。

当 Agent 需要专注于 GPT Image 2 时,请使用这个按模型划分的服务。如果希望一个助手能够发现 RunAPI 的所有模型系列,请使用 @runapi.ai/mcp。


安装

将其添加到 Claude Code:

claude mcp add gpt-image-2 -s user -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-2-mcp

如果要与代码库共享该服务,请使用项目级作用域:

claude mcp add gpt-image-2 -s project -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-2-mcp

Codex、Cursor、Windsurf、VS Code、Roo Code 和其他 MCP 宿主可以使用相同的 stdio 命令:

{
  "mcpServers": {
    "gpt-image-2": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@runapi.ai/gpt-image-2-mcp"]
    }
  }
}

登录前即可使用 check_pricing。如需创建任务并轮询状态,请让助手调用 login 工具。该工具会打开浏览器登录,并将凭据保存到 ~/.config/runapi/config.json;runapi login 也会使用此文件。 无头环境和 CI 宿主仍可在启动 MCP 宿主前设置 RUNAPI_API_KEY。

examples/ 中提供了适用于 Claude、Cursor、Windsurf、VS Code 和 Roo Code 的现成示例。


工具

工具认证用途
edit_image是创建 GPT Image 2 图像编辑任务,并可选择等待任务达到终态。返回任务 ID、状态和输出 URL。
text_to_image是创建 GPT Image 2 文生图任务,并可选择等待任务达到终态。返回任务 ID、状态和输出 URL。
get_task是获取现有任务的当前状态和最新负载。
check_pricing否查询 GPT Image 2 模型和端点的当前价格。

模型

GPT Image 2 在 2 个端点上提供 1 个模型变体。每个工具都接受其对应列出的模型:

工具模型
edit_imagegpt-image-2
text_to_imagegpt-image-2

模型的可用情况可能会随版本发布而变化。请使用 check_pricing 或访问 GPT Image 2 模型页面查看当前模型目录。


Agent 提示词

用自然语言向助手提出请求;它可以查询价格、创建任务,并返回任务 ID 和输出 URL。

创建任务
Run a GPT Image 2 edit image task with RunAPI.

助手可以调用 check_pricing,然后调用 edit_image,并返回任务 ID、状态和输出 URL。

提交任务但不等待
Create the task but don't wait for it to finish.

助手会以 wait: false 调用创建工具,并返回任务 ID。之后可使用 get_task 查询任务状态。

创建前检查定价
Check current GPT Image 2 pricing, then create the task if it matches my request.

助手会调用 check_pricing,并可链接到 GPT Image 2 模型页面,以获取规范的目录条目。


配置

服务按以下顺序解析身份验证信息:

  1. RUNAPI_API_KEY 环境变量,适用于无头主机和 CI 主机
  2. ~/.config/runapi/config.json,由 MCP login 工具或 runapi login 创建
  3. 无密钥,此时仍可使用 check_pricing

配置文件通常由登录流程管理。预先配置的无头配置可使用:

{
  "apiKey": "your_runapi_key"
}

请勿提交真实的 API 密钥。


链接

资源URL
GPT Image 2 模型页面https://runapi.ai/models/gpt-image-2
npm 包@runapi.ai/gpt-image-2-mcp
GitHub 仓库runapi-ai/gpt-image-2-mcp
RunAPI MCP 概览runapi.ai/mcp
RunAPI 文档runapi.ai/docs

许可证

根据 Apache License, Version 2.0 授权。

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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。