Civitai MCP
A model context protocol server for Civitai that enables searching models by various filters, viewing previews, downloading model files, reading image generation parameters from local or Civitai images, and generating images via the Civitai Orchestration API.
README
Civitai MCP
MCP-сервер для работы с Civitai прямо из ассистента. Ищите модели по названию/типу/базовой модели, смотрите превью и примеры генерации, берите параметры генерации из любой картинки (локальной или с Civitai), скачивайте файлы на диск или получайте прямую ссылку для больших моделей.
Написан на Python (FastMCP) + httpx + Pillow.
Возможности
- 🔎 Поиск моделей — фильтры по типу, базовой модели, тегу, автору, сортировка.
- 🖼️ Визуальный выбор — превью в результатах поиска и галерея примеров генерации (готовые URL + лёгкие превьюшки).
- 🧬 Параметры генерации — читает prompt/seed/steps/sampler/… из локального PNG (A1111/ComfyUI) или jpg/webp (EXIF/XMP), а также с картинок Civitai.
- ⬇️ Скачивание — файл версии на диск (стриминг, атомарная запись, докачка) или прямая подписанная ссылка для больших моделей.
Инструменты
| Tool | Что делает |
|---|---|
search_models |
поиск моделей: query, types, base_models, sort, tag, username, nsfw, limit, page. В каждом результате — preview (картинка-превью) |
get_model |
карточка модели по id: версии, файлы (downloadUrl, SHA256) и примеры-картинки |
get_model_version |
детали версии по id: файлы + images (примеры генерации) |
get_model_images |
галерея примеров по model_id/version_id для визуального выбора (url + thumb + prompt) |
get_download_url |
прямая ссылка на файл (для больших моделей) — подписанный CDN-URL + страница модели, без сохранения на диск |
download_model |
скачать файл версии в dest_dir; опц. file_type/file_format/size/fp, overwrite, max_mb |
read_image_params |
параметры генерации из локального файла (PNG A1111/ComfyUI, EXIF), офлайн |
get_image_meta |
параметры генерации картинки, размещённой на Civitai, по её id |
get_buzz_balance |
баланс Buzz аккаунта (yellow/blue/green) — ⚠️ неофициальный эндпоинт |
estimate_generation |
оценить стоимость генерации в Buzz (whatif), без списания |
generate_image |
сгенерировать картинку (Orchestration API); тратит Buzz, требует confirm=true |
get_workflow |
статус/результат генерации по workflowId (поллинг) |
Типовой сценарий: search_models → посмотреть preview/get_model_images →
выбрать version.id → download_model(version_id, dest_dir) или get_download_url(version_id).
Картинки
Превью и галерея приходят готовыми URL-ами CDN. У каждой картинки есть:
url— оригинал;thumb— лёгкая версия (width=450, строится трансформом CDN);nsfwLevel,width,height,type(image/video),prompt.
Параметры генерации изображения
Два источника, потому что это разные вещи:
read_image_params(path)— локальный файл. Читает офлайн зашитые метаданные: PNG Automatic1111/Forge (чанкparameters), ComfyUI (prompt/workflow), а для jpg/webp — EXIFUserComment/ImageDescriptionи XMP через Pillow. Возвращаетprompt,negativePrompt,params(steps/sampler/cfg/seed/size/model…),source(откуда взято) и сырую строку. Работает для любой сгенерированной картинки, даже не с Civitai. PNG разбирается и без Pillow; jpg/webp — с Pillow (входит в requirements).get_image_meta(image_id)— картинка на Civitai по её id. Важно: у публичной лентыmetaчастоnull(Civitai его скрывает). У примеров версии модели (get_model_version.images)metaесть всегда, полеmeta_availableэто показывает.
Большие модели → ссылка вместо скачивания
get_download_url(version_id)— всегда возвращаетdirect_url(подписан, ~1 час) иpage_url(постоянная страница модели).download_model(..., max_mb=200)— если файл больше лимита, вернётstatus: "too_large"сdirect_urlвместо загрузки на диск.
Генерация изображений
Официальный Civitai Orchestration API.
Модель задаётся model_version_id (AIR берётся из API автоматически) или готовым
model_air; ecosystem (sd1/sdxl/flux1…) определяется из AIR. Готовый AIR версии
также виден в поле air ответа get_model_version.
⚠️ Генерация тратит реальный Buzz.
generate_imageбезconfirm=trueне запускает генерацию — только возвращает предполагаемую стоимость (whatif). Для реального запуска — повторный вызов сconfirm=true. Проверка баланса иinsufficientBuzzвыполняется до списания.
estimate_generation(prompt, model_version_id=…) → {cost:{buzz, insufficientBuzz}}
generate_image(prompt, model_version_id=…) → preview со стоимостью (confirm=false)
generate_image(prompt, model_version_id=…, save_dir=…, confirm=true)
→ {status, workflowId, images:[{url, path}]}
get_workflow(workflow_id) → статус/картинки для долгих задач
Ориентир по цене: SD1.5 512×512 / 20 шагов ≈ 4 Buzz, SDXL 1024×1024 / 25 шагов ≈ 10 Buzz.
Полный набор параметров generate_image / estimate_generation
| Параметр | Описание |
|---|---|
prompt / negative_prompt |
промпты (≤10000 симв) |
width / height |
64–2048, кратно 16 (SD1 нативно 512², SDXL 1024²) |
steps (1–150), cfg_scale (0–30), seed |
базовые |
quantity |
1–12 картинок за вызов |
engine |
sdcpp (по умолч.) или comfy |
sampler |
sdcpp: euler,dpm++2m,lcm,… / comfy: euler_ancestral,dpmpp_2m,… |
scheduler |
sdcpp: discrete,karras,… / comfy: normal,karras,beta,… |
clip_skip |
только SD1 (на SDXL/flux опускается автоматически → warnings) |
loras |
{ключ: вес}; ключ — AIR или id версии LoRA; несколько — можно |
embeddings |
список AIR/id версий (textual inversion); имена — в prompt |
vae_air / vae_version_id |
переопределить VAE |
ucache |
off/normal (только sdcpp) |
operation |
createImage (t2i) или createVariant (img2img) |
source_image / strength |
для img2img: URL исходника + сила денойза (0–1) |
save_dir, confirm, wait |
скачивание / запуск / поллинг |
Движки различаются именами полей — MCP подставляет их сам: sampler↔sampleMethod,
scheduler↔schedule, strength↔denoiseStrength. Скачивание результата ретраит
временные 5xx CDN.
LoRA — несколько сразу:
generate_image(prompt, model_version_id=128713,
loras={"62833": 0.8, "urn:air:sd1:lora:civitai:82098@87153": 0.5}, confirm=true)
img2img:
generate_image(prompt="daytime, clear sky", model_version_id=128713,
operation="createVariant", source_image="https://.../src.jpeg", strength=0.6, confirm=true)
LoRA/embeddings/VAE должны быть той же экосистемы, что и чекпойнт (sd1↔sd1, sdxl↔sdxl).
Баланс Buzz
get_buzz_balance() возвращает балансы кошельков (yellow/blue/green) текущего
аккаунта по ключу.
⚠️ Неофициально. Использует внутренний tRPC-эндпоинт сайта (
buzz.getBuzzAccount), а не публичный/api/v1. Он не документирован и может перестать работать без предупреждения — в отличие от остальных инструментов.
Установка
py -m venv .venv
./.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt
Ключ API
Ключ берётся из переменной окружения CIVITAI_API_KEY
(fallback — файл apikey.txt рядом с server.py).
Скачивание файлов требует валидный ключ; поиск/метаданные работают и без него.
Получить ключ: civitai.com → Account settings → API Keys.
Подключение к Claude Code
claude mcp add civitai -e CIVITAI_API_KEY=<ваш-ключ> -- H:/CivitaiMcp/.venv/Scripts/python.exe H:/CivitaiMcp/server.py
Или вручную в .mcp.json (см. mcp.example.json):
{
"mcpServers": {
"civitai": {
"command": "H:/CivitaiMcp/.venv/Scripts/python.exe",
"args": ["H:/CivitaiMcp/server.py"],
"env": { "CIVITAI_API_KEY": "<ваш-ключ>" }
}
}
}
Примеры значений
types:Checkpoint,LORA,LoCon,VAE,TextualInversion,Hypernetwork,Controlnetbase_models:SD 1.5,SDXL 1.0,Pony,Illustrious,Flux.1 Dsort:Highest Rated,Most Downloaded,Newestfile_format:SafeTensor,PickleTensor;size:full/pruned;fp:fp16/fp32/bf16
Ошибки скачивания
401 — неверный ключ · 403 — early-access/ограничение автора · 429 — лимит 24ч.
Лицензия
MIT.
<sub>🤖 Built with Claude Code.</sub>
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
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。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。