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MCP Image Gen

MCP Image Gen

一个基于Replicate的AI图像生成服务器，支持生成、保存和管理图像

图像与视频处理开发者工具 #AI绘图 #图像生成 #资源管理 .Python

2分

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2025-04-28 23:14:14

概述

内容详情

替代品

什么是图像生成MCP服务器？

图像生成MCP服务器是一个强大的工具，利用Replicate的Stable Diffusion模型生成高质量的图像。它允许用户通过简单的提示词生成图像，并提供了保存和管理这些图像的功能。

如何使用图像生成MCP服务器？

使用图像生成MCP服务器非常简单。首先，您需要安装并配置服务器。然后，您可以使用提供的工具生成图像、保存图像以及查看已保存的图像。

适用场景

该服务器非常适合创意工作者、设计师和任何需要快速生成高质量图像的人。无论是用于艺术创作还是商业项目，都能满足需求。

主要功能

生成图像通过提供详细的提示词，生成高质量的图像。

保存图像将生成的图像保存到本地文件系统中，方便后续使用。

列出已保存的图像查看所有已保存的图像及其元数据和缩略图。

优势与局限性

优势

高质量图像生成

易于使用

支持多种风格的图像生成

局限性

需要稳定的网络连接

生成时间可能较长

如何使用

安装和配置服务器克隆仓库并安装依赖项，确保已设置好环境变量。

启动服务器使用MCP Inspector或其他工具启动服务器。

生成图像使用generate-image工具生成图像。

使用案例

生成一张日落风景图使用generate-image工具生成一张美丽的日落风景图。

保存生成的图像将生成的图像保存到本地文件系统中。

常见问题

1

如何获取Replicate API Token？在Replicate网站上注册账户后，进入账户页面即可获取API Token。

2

生成图像需要多长时间？生成图像的时间取决于图像复杂度和网络状况，通常需要几分钟。

3

如何访问已保存的图像？使用list-saved-images工具查看已保存的图像及其元数据。

相关资源

官方文档Replicate官方文档。

GitHub仓库图像生成MCP服务器的GitHub仓库。

MCP Inspector用于调试MCP服务器的工具。

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图像生成器 MCP 服务器

一个使用 Replicate 生成图像的 MCP 服务器，并允许用户保存这些图像。

组件

资源

该服务器实现了一个图像存储系统，具有以下功能：

使用自定义 image:// URI 方案访问单个生成图像
每个图像资源都有基于其提示词的名称、包含创建日期的描述以及 image/png 媒体类型

提示词

服务器提供一个单一的提示词：

generate-image：用于使用 Stable Diffusion 生成图像
- 可选 "style" 参数来控制图像风格（现实主义/艺术/抽象）
- 根据风格生成带有指导语句的提示词模板

工具

该服务器实现了三个工具：

generate-image：使用 Replicate 的 Stable Diffusion 模型生成图像
- 接受 "prompt" 作为必需的字符串参数
- 可选参数包括 "negative_prompt"、"width"、"height"、"num_inference_steps" 和 "guidance_scale"
- 返回生成的图像及其 URL
save-image：将生成的图像保存到本地文件系统
- 接受 "image_url" 和 "prompt" 作为必需的字符串参数
- 为图像生成唯一 ID 并将其保存到 "generated_images" 目录
list-saved-images：列出所有已保存的图像
- 返回所有已保存图像及其元数据和缩略图的列表

配置

Replicate API Token

要使用此图像生成器，您需要一个 Replicate API Token：

在 Replicate 创建账户
从 https://replicate.com/account 获取您的 API Token
根据提供的 .env.example 模板创建一个 .env 文件：

REPLICATE_API_TOKEN=your_replicate_api_token_here

重要提示：.env 文件通过 .gitignore 排除在版本控制之外，以防止意外暴露您的 API Token。绝不要将敏感信息提交到您的仓库。

环境设置

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/image-generator.git
cd image-generator

创建并激活虚拟环境：

# 使用 venv
python -m venv .venv
# 在 Windows 上
.venv\Scripts\activate
# 在 macOS/Linux 上
source .venv/bin/activate

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

按照上述说明设置您的 .env 文件

快速上手

安装

Claude Desktop

在 MacOS 上：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json%

开发/未发布的服务器配置

``` "mcpServers": { "image-generator": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "B:\NEWTEST\image-generator", "run", "image-generator" ] } } ```

已发布的服务器配置

``` "mcpServers": { "image-generator": { "command": "uvx", "args": [ "image-generator" ] } } ```

使用方法

一旦服务器运行，您可以：

使用 "generate-image" 工具和一个描述性的提示词生成图像
使用 "save-image" 工具和图像 URL 及提示词保存生成的图像
使用 "list-saved-images" 工具查看所有已保存的图像
通过资源列表访问已保存的图像

开发

构建与发布

要准备分发包：

同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

构建包发行版本：

uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码和轮发行。

发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令行参数设置 PyPI 凭据：

Token：--token 或 REPOSITORY_TOKEN
仓库 URL：--repository-url（默认为 https://upload.pypi.org/）

调试

要调试图像生成器：

在终端中运行服务器
打开 http://localhost:8000 访问 MCP 仪表板
使用 "image-generator" 服务进行交互

AIbase

AIbase是一个专注于MCP服务的平台，为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务，助力AI应用开发。

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