🚀 Gemini 图像 MCP 服务器

基于 Google Gemini 的图像生成和编辑服务，通过 MCP 协议提供 AI 图像处理功能，为用户带来便捷的图像生成与编辑体验。

🚀 快速开始

本项目是基于 Google Gemini 的图像生成和编辑服务，借助 MCP 协议实现强大的 AI 图像处理功能。以下将为你介绍其功能特点、安装运行步骤、API 文档以及 MCP 配置等内容。

✨ 主要特性

• 文本转图像生成 (generate_image)：可根据输入的提示语生成对应的图像。
• 图像编辑与修改 (edit_image)：支持对已有图像进行编辑和修改。
• 支持 PNG 格式：方便用户处理和使用生成的图像。
• 自动化文件路径管理：让文件管理更加便捷。

📦 安装指南

安装依赖

# 安装依赖
uv pip install -r requirements.txt

设置环境变量

Linux/macOS

export GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

Windows

setx GEMINI_API_KEY "your_api_key_here"

💻 使用示例

基础用法

生成图像

@mcp.tool()
async def generate_image(prompt: str, save_path: str = None) -> str:
    """
    :param prompt: 图像生成提示语（英文效果更佳）
    :param save_path: 可选保存路径（默认：generated-images/ 目录）
    :return: 生成图像的绝对路径
    """

编辑图像

@mcp.tool()
async def edit_image(prompt: str, image_path: str, save_path: str = None) -> str:
    """
    :param prompt: 图像编辑指令（支持中文）
    :param image_path: 原始图片路径
    :param save_path: 可选保存路径，默认生成在 generated-images/ 目录
    :return: 编辑后图像的绝对路径
    """

📚 详细文档

MCP 配置

添加到 mcp.json：

{
    "mcpServers": {
        "gemini-image-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/",
                "run",
                "server.py"
            ]
        }
    }
}

⚠️ 重要提示

⚠️ 重要提示

1. 确保配置中的路径替换为绝对路径。
2. API 密钥必须通过环境变量设置。
3. 建议先运行示例代码进行初步使用。
4. 生成的图像默认保存在 generated-images 目录。