关于 Chutes Media MCP
Chutes Media MCP 是供编码 Agent 使用的 MCP 服务和命令行工具,可通过 Chutes 生成图像、视频、音乐和语音。它读取模型的实时架构,在调用 GPU 前验证请求,并将生成文件及来源记录保存在项目工作区。
主要功能
- 01生成图像、视频、音乐和语音
- 02运行时发现模型架构
- 03调用 GPU 前验证请求
- 04将素材保存在工作区内
- 05为每项素材生成来源记录
- 06命令行与 MCP 共用核心
适用场景
- 01通过编码 Agent 生成媒体素材
- 02将生成的素材保存到项目中
- 03从命令行运行媒体生成
MCP 相关
MCP 服务通过 stdio 向 MCP 客户端提供 Chutes 媒体模型。配套命令行工具提供相同的先描述、后生成工作流。
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。
工具
3收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| kind | enum | 否 | image | video | music | speech |
| limit | integer | 否 | |
| query | string | 否 | 按模型名称筛选的自由文本。 |
详细介绍
Chutes Media MCP
通过 Chutes 从任意编码 Agent 生成图像、视频、音乐和语音,并将素材直接保存到你正在使用的项目中。

Chutes Media MCP 是一个模型上下文协议(MCP)服务和命令行界面(CLI),可让编码 Agent 使用 Chutes 媒体模型。它以标准输入/输出(stdio)MCP 服务的形式提供,也提供适用于不支持 MCP 的 Agent 的轻量 CLI,以及一个内置 Agent Skill,用于描述后再生成的工作流。
服务不会为每个模型硬编码请求载荷,而是获取模型的实时架构,并在消耗 GPU 调用前验证每个请求,然后将素材和来源记录写入工作区。它适用于 Claude Code、Cursor、Cline、Windsurf、Codex、OpenCode 和 Claude Desktop。
这是一个独立的社区项目,与 Chutes 无关联,未获其赞助或认可。
安装
无需全局安装,即可通过 npm 运行服务:
npx -y chutes-media-mcp
全局安装,将两个二进制文件添加到路径中:
npm install -g chutes-media-mcp
将服务注册到 Claude Code:
claude mcp add chutes-media --env CHUTES_API_KEY=cpk_your_key -- npx -y chutes-media-mcp
对于 Cursor、Cline、Windsurf、OpenCode 和 Claude Desktop,请添加 docs/mcp-and-cli.md 中说明的 mcpServers 条目。也支持从 GitHub 而非 npm 运行:npx -y github:TheStreamCode/chutes-media-mcp。从 1.x 升级?请参阅 docs/migration-2.0.md。
快速开始
- 在 chutes.ai 创建 Chutes API 密钥,并按“安装”部分的说明注册服务。
- 请求 Agent 创建素材:“生成一张具有电影感的雾山山脉主视觉图,并将其保存在此项目中。”
- Agent 会发现合适的模型、读取其实时架构、验证载荷,并将结果保存在
assets/chutes/image/下。返回的路径可直接在代码中引用。
同样的描述后再生成流程也可通过 shell 使用 chutes-media CLI。有关工具参考、CLI 示例和图像编辑,请参阅 docs/mcp-and-cli.md。
功能
- 支持四种媒体类型(图像、视频、音乐、语音);当模型提供
img2img或inpaint等编辑 cord 时,还支持图像编辑。 - 实时模型契约:运行时获取 cords 和输入架构,绝不硬编码。
- 发起任何 GPU 调用前,都会根据实时架构验证载荷。
- 文件访问限定在工作区内;除非明确设置
overwrite,否则会保留现有素材。 - 每个素材都附有来源记录文件,包含模型、cord、参数和架构哈希。
- 对可缩容至零的模型,自动进行冷启动重试并采用退避策略。
- 为耗时较长的视频和音乐任务提供进度更新。
- MCP 服务和 CLI 共用一个核心,因此两者的行为一致。
要求
- 已发布的服务和 CLI 要求 Node.js 20.3 或更高版本。Node.js 20 已停止维护;生产环境请使用 Node.js 22 或 24 LTS。
- Chutes API 密钥。
- 使用锁定工具链的贡献者需要 Node.js ^20.19.0、>= 22.13.0 或 >= 24。
配置
| 变量 | 必需 | 默认值 | 用途 |
|---|---|---|---|
CHUTES_API_KEY | 是 | 无 | Chutes API 密钥。从环境中读取;绝不写入磁盘。 |
CHUTES_AUTH_SCHEME | 否 | raw | 在 Authorization 中发送密钥的方式:raw(密钥原样发送)或 bearer(值前加上 Bearer 和一个空格)。遇到 401 时,尝试另一种方式。 |
CHUTES_API_BASE_URL | 否 | https://api.chutes.ai | 管理 API 的基本 URL。除本地回环开发外,必须使用 HTTPS;自定义端点永远不会收到 Chutes API 密钥。 |
CHUTES_OUTPUT_DIR | 否 | assets/chutes | Agent 工作目录中的输出目录。会追加 <kind>/ 子文件夹。 |
CHUTES_WARMUP | 否 | true | 调用模型前预热模型。设为 false 可跳过预热。 |
CHUTES_COLD_START_RETRIES | 否 | 4 | 冷启动模型返回 503 no-instances 时的重试次数。0 表示禁用重试。 |
CHUTES_COLD_START_BACKOFF_MS | 否 | 8000 | 冷启动重试之间的基础退避时间;会随尝试次数增加。 |
CHUTES_MAX_ASSET_MB | 否 | 512 | 保留在内存中的响应或本地输入资源的最大大小。上限为 4096。 |
CHUTES_PROGRESS_INTERVAL_MS | 否 | 5000 | 调用阻塞时发送进度心跳的频率。 |
CHUTES_ALLOW_UNKNOWN_PARAMS | 否 | false | 设为 true 时,接受模型架构中未列出的参数。默认情况下会拒绝这些参数,以便字段重命名时能明确报错。 |
CHUTES_PROVENANCE | 否 | true | 写入包含模型、cord、参数和架构哈希的 <asset>.json 附属文件。设为 false 可禁用。 |
生成的资源会保存在 ./assets/chutes/<kind>/ 下,该路径相对于 Agent 的运行目录,因此文件会位于项目内。系统会拒绝路径遍历和符号链接逃逸;除非启用覆盖,否则会保留现有文件。
隐私与安全
API 密钥从 CHUTES_API_KEY 读取并保存在内存中。携带凭据的请求只会发送到 Chutes 的 HTTPS 主机;远程资源 URL 会经过筛查,以排除私有网络目标;文件访问范围限制在工作区内。网络错误消息会移除查询字符串和片段,避免签名资源 URL 出现在日志中。本项目不收集遥测数据。报告问题请参阅
SECURITY.md。
故障排除
Chutes 请求返回 401
密钥缺失、无效,或使用了错误的身份验证方案。确认启动服务的进程已设置 CHUTES_API_KEY,然后将 CHUTES_AUTH_SCHEME 设为 bearer 或 raw,选择与当前值不同的那个。
模型返回 503 no-instances
模型已缩容至零,Chutes 当前没有可用实例。服务器会自动重试;
如果等待时间过短,请增大 CHUTES_COLD_START_RETRIES 和 CHUTES_COLD_START_BACKOFF_MS,或
选择同类型的其他模型。
生成失败,提示参数未知或被拒绝
实时模型架构已更改,或参数名称有误。请再次调用 describe_media_model,并根据当前架构
重新构建请求负载。CHUTES_ALLOW_UNKNOWN_PARAMS=true 是临时变通方案,并非修复方法。
资源写入被拒绝
所有输入和输出路径都必须解析到当前工作区内,并且不会隐式替换现有文件。检查目标路径后,
传入显式的 overwrite 选项(或在 CLI 中使用 --overwrite)。
开发
要求:Node.js ^20.19.0、>= 22.13.0,或 >= 24,且需安装 npm。
git clone https://github.com/TheStreamCode/chutes-media-mcp
cd chutes-media-mcp
npm ci
npm run check
npm run check 会运行格式检查、lint、类型检查、覆盖率测试和构建。
CONTRIBUTING.md 介绍了 Windows 路径注意事项和选择加入的实时测试。
支持
请在 GitHub Discussions 中提问使用相关问题,
在 GitHub Issues 中报告可复现的缺陷,
并按照 SECURITY.md 中的说明私下报告安全漏洞。
贡献
请参阅 CONTRIBUTING.md。拉取请求必须通过所有必需的 CI 检查。
许可证
MIT——详见 LICENSE。第三方声明见 NOTICE。
由 Michael Gasperini (Mikesoft) 维护。 如果这个项目对你有帮助,请考虑赞助其维护工作。
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。