AI-Powered Image Generation Worker
glyfo
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AI驱动的图像生成 Worker
概述
本项目实现了一个 Cloudflare Worker，它使用先进的 AI 模型来提供增强的图像生成能力。该 Worker 利用模型完成协议 (MCP)，并公开了一个复杂的图像生成 API，该 API 结合了两个 AI 模型来产生高质量的结果。
主要特性
- 智能提示增强: 使用 LLaMA 4 自动改进用户提示，以优化图像生成结果
- 文本到图像生成: 使用来自 Black Forest Labs 的 flux-1-schnell 模型创建图像
- 质量控制: 可配置的扩散步数参数 (1-100)，用于平衡质量和生成速度
- 错误处理: 全面的验证和错误报告
- 优化交付: 正确的图像格式处理，并使用缓存来提高性能
工作原理
- 用户提交一个描述所需图像的文本提示
- Worker 使用 LLaMA 4 增强提示，以添加逼真的细节
- 增强后的提示被发送到 flux-1-schnell 模型以生成图像
- 结果被转换为正确的二进制格式，并返回适当的标头
要求
- Cloudflare Workers 帐户
- Cloudflare 环境中的 AI 绑定配置
安装
- 克隆此存储库
- 安装依赖项:
pnpm install
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器，它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互，而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具，可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件，并与流行的集成开发环境（IDE）集成，从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档，通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务器的方案，它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力（代码生成、编辑、审查和文件操作）。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手（如 Cursor）提供 Jira 工单信息。
Linear MCP Server
一个模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器，它与 Linear 的问题跟踪系统集成，允许大型语言模型（LLM）通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。
Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决，支持修订，并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要，从而实现与 Curri API 的交互。