pp-midjourney

Midjourney — Printing Press CLI

前置条件：安装 CLI

此技能通过 midjourney-pp-cli 二进制文件运行。**调用此技能中的任何命令前，必须确认 CLI 已安装。**如果尚未安装，请先安装：

1. 通过 Printing Press 安装程序安装。在 macOS/Linux 上，二进制文件默认安装到 $HOME/.local/bin；在 Windows 上，默认安装到 %LOCALAPPDATA%\Programs\PrintingPress\bin：

   npx -y @mvanhorn/printing-press-library install midjourney --cli-only
   

2. 验证：midjourney-pp-cli --version
3. 确保报告的安装目录位于将调用此技能的 Agent/运行时的 $PATH 中。

如果 npx 安装失败（没有 Node、处于离线状态等），请改用 Go 直接安装（需要 Go 1.26.6 或更高版本）：

go install github.com/mvanhorn/printing-press-library/library/ai/midjourney/cmd/midjourney-pp-cli@latest

如果安装后 --version 报告“command not found”，说明运行时无法在 $PATH 中找到二进制文件目录。在验证成功前，不要继续执行技能命令。

不要使用此 CLI 的情况

大多数生成的端点命令都是只读检查命令。除非用户明确要求提交 Midjourney 任务，否则不要使用会修改数据的命令。特别是，imagine 和 rerun 会创建远程 Midjourney 任务，而 download 会写入本地文件。

HTTP 传输

此 CLI 使用兼容 Chrome 的 HTTP 传输来访问面向浏览器的端点。常规 API 调用无需常驻的浏览器进程。

发现信号

此 CLI 根据浏览器观测到的流量上下文生成。

• 捕获覆盖范围：62 个 API 条目，共 62 个网络条目
• 协议：rest_json（置信度 75%）
• 生成提示：browser_http_transport、requires_protected_client
• 候选命令构想：list_contests_ranking_count — 根据观测到的 GET /api/contests-ranking-count 流量推导；list_editor_sessions_sync — 根据观测到的 GET /api/editor-sessions-sync 流量推导；list_explore — 根据观测到的 GET /api/explore 流量推导；list_explore_styles_likes — 根据观测到的 GET /api/explore-styles-likes 流量推导；list_folders — 根据观测到的 GET /api/folders 流量推导；list_following_for_user — 根据观测到的 GET /api/following-for-user 流量推导；list_get_user_country — 根据观测到的 GET /api/get-user-country 流量推导；list_imagine — 根据观测到的 GET /api/imagine 流量推导。

命令参考

explore — 浏览 Midjourney 探索动态

• midjourney-pp-cli explore list — 获取探索动态
• midjourney-pp-cli explore style-likes — 获取探索卡片的风格点赞元数据

folders — 检查 Midjourney 整理文件夹

• midjourney-pp-cli folders — 列出已认证账户中的文件夹

generations — 检查生成的 Midjourney 任务和图像历史记录

• midjourney-pp-cli generations list — 列出已认证 Midjourney 用户的近期任务/图像
• midjourney-pp-cli generations updates — 轮询已认证用户的近期任务更新

moodboards — 检查 Midjourney 情绪板

• midjourney-pp-cli moodboards — 列出已认证账户的情绪板

profiles — 检查个性化/个人资料元数据

• midjourney-pp-cli profiles following — 列出已登录用户的关注元数据
• midjourney-pp-cli profiles personalized — 列出个性化个人资料元数据

queue — 检查当前 Midjourney 生成队列

• midjourney-pp-cli queue — 显示已登录账户中排队/运行的 Midjourney 任务

rankings — 检查排名和评分页面

• midjourney-pp-cli rankings contests-count — 获取竞赛排名数量
• midjourney-pp-cli rankings model-ratings — 获取账户可见的模型评分任务

storage — 检查 Midjourney 账户存储元数据

• midjourney-pp-cli storage — 列出 Web 应用提供的存储元数据

查找合适的命令

知道要做什么，但不知道该用哪个命令时，可以直接询问 CLI：

midjourney-pp-cli which "<capability in your own words>"

which 会根据自然语言能力查询，从此 CLI 精选的功能索引中找出最匹配的命令。退出码 0 表示至少找到一个匹配项；退出码 2 表示没有足够可信的匹配项——请改用 --help 或缩小查询范围。

身份验证设置

运行 midjourney-pp-cli auth setup，查看获取密钥的网址和步骤（添加 --launch 可打开网址）。然后设置：

export MIDJOURNEY_COOKIE_HEADER="<your-key>"

或者将其持久化到 ``。

运行 midjourney-pp-cli doctor 验证设置。

Agent 模式

为任意命令添加 --agent。它会展开为：--json --compact --no-input --no-color --yes。

• 可通过管道传递 — JSON 输出到 stdout，错误输出到 stderr

• 可筛选 — --select 保留部分字段。点分路径可深入嵌套结构；数组会逐元素遍历。对于输出冗长的 API，这对于控制上下文大小至关重要：

  midjourney-pp-cli explore list --agent --select id,name,status
  

• 可预览 — --dry-run 显示请求，但不会发送

• 适合离线使用 — 有本地 SQLite 存储时，同步/搜索命令可以使用该存储

• 非交互式 — 从不提示输入；所有输入都通过标志传入

• 只读 — 请勿使用此 CLI 执行创建、更新、删除、发布、评论、点赞、邀请、下单、发送或其他会修改数据的请求

响应封装

从本地存储或 API 读取数据的命令会将输出封装在来源信息中：

{
  "meta": {"source": "live" | "local", "synced_at": "...", "reason": "..."},
  "results": <data>
}

解析 .results 获取数据，并查看 .meta.source 判断数据来自实时数据还是本地存储。只有当 stdout 是终端，且未设置任何机器格式标志（--json、--csv、--compact、--quiet、--plain、--select）时，才会将便于人阅读的 N results (live) 摘要打印到 stderr——管道/Agent 使用方和显式指定格式的运行会在 stdout 输出纯 JSON。

Agent 反馈

当你（或 Agent）发现此 CLI 有不妥之处时，请记录下来：

midjourney-pp-cli feedback "the --since flag is inclusive but docs say exclusive"
midjourney-pp-cli feedback --stdin < notes.txt
midjourney-pp-cli feedback list --json --limit 10

条目会保存在本地 ~/.midjourney-pp-cli/feedback.jsonl。除非设置了 MIDJOURNEY_FEEDBACK_ENDPOINT，且传入了 --send 或设置了 MIDJOURNEY_FEEDBACK_AUTO_SEND=true，否则不会通过 POST 发送。默认仅保存在本地。

写下让你感到意外的地方，而不是提交 Bug 报告。简短、具体、一行即可：这才是能不断积累价值的部分。

输出交付

每个命令都支持 --deliver <sink>。输出会写入指定的目标，同时写入 stdout，也可以替代 stdout，因此 Agent 无需手动通过管道传递，即可路由命令结果。支持三种目标：

目标	效果
stdout	默认；仅写入 stdout
file:<path>	将输出原子写入 <path>（临时文件 + 重命名）
webhook:<url>	将输出正文 POST 到该 URL（使用 --compact 时，内容类型为 application/json 或 application/x-ndjson）

不支持的方案会被拒绝，并返回列出支持方案的结构化错误。Webhook 失败时会返回非零退出码，并在 stderr 中记录 URL 和 HTTP 状态码。

命名配置

配置档是保存的一组标志值，可在多次调用时重复使用。如果定时运行的 Agent 每次都以相同配置调用同一命令，就可以使用配置档——这是 HeyGen 的 “Beacon” 模式。

midjourney-pp-cli profile save briefing --json
midjourney-pp-cli --profile briefing explore list
midjourney-pp-cli profile list --json
midjourney-pp-cli profile show briefing
midjourney-pp-cli profile delete briefing --yes

显式标志始终优先于配置档中的值；配置档中的值优先于默认值。agent-context 会在 available_profiles 下列出所有可用配置档，让进行自省的 Agent 能在运行时发现它们。

退出码

代码	含义
0	成功
2	用法错误（参数错误）
3	未找到资源
4	需要身份验证
5	API 错误（上游问题）
7	速率受限（请稍后重试）
10	配置错误

参数解析

解析 $ARGUMENTS：

1. 为空、help 或 --help → 显示 midjourney-pp-cli --help 的输出
2. 以 install 开头 → 以 mcp 结尾 → 安装 MCP；否则 → 请参阅上方的先决条件
3. 其他任何内容 → 直接使用（作为 CLI 命令执行，并添加 --agent）

MCP 服务安装

1. 安装 MCP 服务：

   go install github.com/mvanhorn/printing-press-library/library/ai/midjourney/cmd/midjourney-pp-mcp@latest
   

2. 在 Claude Code 中注册：

   claude mcp add midjourney-pp-mcp -- midjourney-pp-mcp
   

3. 验证：claude mcp list

直接使用

1. 检查是否已安装：which midjourney-pp-cli 如果未找到，请提示安装（参见本技能顶部的先决条件）。
2. 根据用户查询，从上方的独特功能和命令参考中选择最合适的命令。
3. 使用 --agent 标志执行：

   midjourney-pp-cli <command> [subcommand] [args] --agent
   

4. 如果存在歧义，请查看子命令帮助：midjourney-pp-cli <command> --help。