glm-image-mcp-server

glm-image-mcp-server

MCP server for generating images using Z.AI's glm-image model. Supports image generation with various sizes and qualities, and includes batch CLI functionality.

Category
访问服务器

README

glm-image-mcp-server

npm version npm downloads License: MIT Node.js TypeScript MCP

Z.AI の glm-image モデルを使用した画像生成 MCP サーバー

機能

  • MCP サーバー: Claude Desktop やその他の MCP クライアントから画像を生成
  • バッチ CLI: JSON 設定ファイルから複数の画像を一括生成
  • 自動ダウンロード: 生成された画像は自動的にローカルに保存

インストール

npm からインストール

npm install @dondonudonjp/glm-image-mcp-server

ソースからビルド

git clone https://github.com/ex-takashima/glm-image-mcp-server.git
cd glm-image-mcp-server
npm install
npm run build

設定

環境変数

変数名 必須 デフォルト値 説明
Z_AI_API_KEY はい - Z.AI の API キー
OUTPUT_DIRECTORY いいえ ~/Downloads/glm-images 生成画像の保存先ディレクトリ

.env.example を参考に .env ファイルを作成してください:

cp .env.example .env
# .env を編集して API キーを設定

使用方法

MCP サーバー(Claude Desktop)

Claude Desktop の設定ファイル(claude_desktop_config.json)に以下を追加:

{
  "mcpServers": {
    "glm-image": {
      "command": "npx",
      "args": ["@dondonudonjp/glm-image-mcp-server"],
      "env": {
        "Z_AI_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

ローカルビルドの場合:

{
  "mcpServers": {
    "glm-image": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/glm-image-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "Z_AI_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

利用可能なツール

generate_image

  • prompt(必須): 生成する画像の説明テキスト
  • quality(任意): "hd"(デフォルト)または "standard"
  • size_preset(任意): アスペクト比プリセット(下記参照)
  • custom_size(任意): カスタムサイズ(例: "1536x1024")※事前検証あり
  • output_filename(任意): 保存するファイル名

サイズ指定方法:

  • size_preset と custom_size のどちらかを指定(両方指定時は size_preset 優先)
  • どちらも未指定の場合は 1:1(1280x1280)がデフォルト

バッチ CLI

# バッチ処理を実行
npx @dondonudonjp/glm-image-mcp-server/dist/cli.js config.json

# または glm-image-batch コマンド(グローバルインストール時)
glm-image-batch config.json

# JSON 形式で出力
glm-image-batch config.json --format json

バッチ設定ファイルの形式

{
  "jobs": [
    {
      "prompt": "海に沈む美しい夕日",
      "quality": "hd",
      "size_preset": "16:9",
      "output_filename": "sunset.png"
    },
    {
      "prompt": "毛糸で遊ぶ猫",
      "custom_size": "1536x1024"
    },
    {
      "prompt": "山の風景"
    }
  ],
  "output_directory": "./output",
  "concurrency": 3
}

終了コード

  • 0: すべてのジョブが正常に完了
  • 1: 1つ以上のジョブが失敗

開発

# ビルド
npm run build

# ウォッチモード
npm run dev

# MCP インスペクターでテスト
npx @anthropic/mcp-inspector dist/index.js

API リファレンス

Z.AI glm-image API

  • エンドポイント: POST https://api.z.ai/api/paas/v4/images/generations
  • モデル: glm-image
  • 品質オプション: hd, standard

画像サイズ

サイズプリセット(size_preset):

プリセット 解像度 用途
1:1 1280x1280 正方形(デフォルト)
3:2 1568x1056 横長写真
2:3 1056x1568 縦長写真
4:3 1472x1088 横長スタンダード
3:4 1088x1472 縦長スタンダード
16:9 1728x960 ワイドスクリーン
9:16 960x1728 スマホ縦画面

カスタムサイズ(custom_size)の制限:

  • 幅・高さ: 1024px〜2048px
  • 32で割り切れる値のみ
  • 総ピクセル数: 最大 2^22 px(約419万ピクセル)
  • 無効な値を指定した場合、API呼び出し前にエラーを返却

ライセンス

MIT

推荐服务器

Baidu Map

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。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

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。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

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。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

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。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

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。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

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。

官方
精选