关于 gen-image MCP
gen-image MCP 是本地 stdio 服务,可通过 OpenAI 兼容图像 API,或兼容网关提供的 Gemini 模型生成和编辑图片。生成结果保存到项目目录,模型失败后可切换到其他已配置模型。
主要功能
- 01根据文本提示生成图片
- 02使用蒙版编辑或合并本地图片
- 03使用参考图生成 Gemini 图片
- 04重试并切换已配置模型
- 05列出已配置的模型组
适用场景
- 01根据文本提示创建项目素材
- 02编辑或合并项目图片
- 03使用参考图生成图片
- 04模型故障后继续生成
MCP 相关
服务通过本地 stdio 向 MCP 客户端提供四种图片生成、编辑和模型列表工具。
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。
npx -y gen-image-mcpGEN_IMAGE_BASE_URLFull HTTP/HTTPS base URL for the configured image API provider.GEN_IMAGE_API_KEY密钥API key for the configured image API provider.GEN_IMAGE_MODELOptional comma-separated OpenAI Images API model list. Configure this or GEN_IMAGE_GEMINI_MODEL.GEN_IMAGE_GEMINI_MODELOptional comma-separated Gemini image model list. Configure this or GEN_IMAGE_MODEL.GEN_IMAGE_AUTO_FALLBACKOptional true/false switch for sequential model fallback.GEN_IMAGE_TIMEOUT_MSOptional per-request upstream timeout in milliseconds; defaults to 120000. Positive integer, maximum 2147483647.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。
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
来自项目 READMEgen-image MCP
中文 | English
GitHub 项目:yuluo688/gen-image-mcp | 已登记 官方 MCP Registry
在 Claude Code、Cursor、VS Code 里一句话调用 GPT Image 或 Gemini(Nano Banana)生图、改图,图片直接存进项目目录;模型挂了自动切换到下一个。

为什么用它
- 图片直接落到项目里:保存在运行 MCP 的机器上,代码马上就能引用。
- 用自己的服务和 Key:任意 OpenAI 兼容的 Images 接口(
gpt-image-2、gpt-image-1.5等),或经 OpenAI 兼容网关提供的 Gemini 图像模型(Nano Banana 系列)。本项目不托管任何模型。 - 失败自动切换:容量不足、限流先有限退避重试,再按顺序换下一个模型。
- 生图、参考图、改图全覆盖:文生图、参考图生成、多图编辑和蒙版,返回内联预览和
structuredContent。
30 秒上手
需要 Node.js ≥ 20(推荐 24 LTS)。准备好 服务根地址(不带 /v1,服务会自动拼接 /v1/images/* 和 /v1/chat/completions)、API Key,以及至少一组模型。下面的模型名只是示例,请填写你的服务商实际提供的模型 ID;不用的那组请删掉对应变量,不要留空字符串。
Claude Code
claude mcp add --env GEN_IMAGE_BASE_URL=https://your-gateway.example \
--env GEN_IMAGE_API_KEY=your-api-key \
--env GEN_IMAGE_MODEL=gpt-image-2,gpt-image-1.5 \
--env GEN_IMAGE_GEMINI_MODEL=gemini-3.1-flash-image,gemini-2.5-flash-image \
--env GEN_IMAGE_AUTO_FALLBACK=true \
--transport stdio gen-image -- npx -y gen-image-mcp
加 --scope user 可在所有项目中使用。注意最后一个 --env 和服务名之间要隔一个其他参数(如 --transport stdio)。
Claude Desktop / Cline / Windsurf 等使用 mcpServers 的客户端
{
"mcpServers": {
"gen-image": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "gen-image-mcp"],
"env": {
"GEN_IMAGE_BASE_URL": "https://your-gateway.example",
"GEN_IMAGE_API_KEY": "your-api-key",
"GEN_IMAGE_MODEL": "gpt-image-2,gpt-image-1.5",
"GEN_IMAGE_GEMINI_MODEL": "gemini-3.1-flash-image,gemini-2.5-flash-image",
"GEN_IMAGE_AUTO_FALLBACK": "true"
}
}
}
}
OpenCode(项目里的 opencode.json 或全局 ~/.config/opencode/opencode.json;Windows 上改为 "command": ["cmd", "/c", "npx", "-y", "gen-image-mcp"])
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"gen-image": {
"type": "local",
"command": ["npx", "-y", "gen-image-mcp"],
"enabled": true,
"environment": {
"GEN_IMAGE_BASE_URL": "https://your-gateway.example",
"GEN_IMAGE_API_KEY": "your-api-key",
"GEN_IMAGE_MODEL": "gpt-image-2,gpt-image-1.5",
"GEN_IMAGE_GEMINI_MODEL": "gemini-3.1-flash-image,gemini-2.5-flash-image",
"GEN_IMAGE_AUTO_FALLBACK": "true"
}
}
}
}
各客户端字段名不同:
env还是environment,command+args还是单个command数组,mcpServers还是mcp/servers,请按你的客户端文档的格式填写。Windows 原生环境:如果服务起不来(Connection closed、ENOENT),请通过 cmd 启动 npx,例如"command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "gen-image-mcp"]。
重启客户端,应能看到 4 个工具。然后直接说:“生成一张 16:9 的落地页头图,保存到 public/hero.png。”
工具一览
| 工具 | 用途 | 上游端点 |
|---|---|---|
generate_image | 文生图(尺寸、质量、1–4 张、png/jpeg/webp) | POST /v1/images/generations |
edit_image | 编辑或合并 1–16 张本地图片,可加蒙版 | POST /v1/images/edits |
generate_gemini_image | Gemini 文生图或参考图生成,支持 10 种宽高比 | POST /v1/chat/completions |
list_models | 查看已配置的模型组和默认模型(不联网) | 无 |
详细文档
配置说明 · 模型选择、失败切换与重试 · 工具参数参考 · 文件、输出与 structuredContent · 常见问题 · 参与开发
许可证:MIT © 2026 yuluo688。不替代上游模型服务条款,也不约定生成图片的权利归属。
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。