Image Generation MCP Server
允许用户使用 Replicate 的模型,通过文本提示生成图像,并提供可配置的参数和完全符合 MCP 协议。
Tools
generate-image
Generate an image based on a prompt
README
图像生成 MCP 服务器
一个使用 Replicate 的 black-forest-labs/flux-schnell 模型生成图像的 MCP (模型上下文协议) 服务器实现。
理想情况下与 Cursor 的 MCP 功能一起使用,但可以与任何 MCP 客户端一起使用。
特性
- 从文本提示生成图像
- 可配置的图像参数(分辨率、宽高比、质量)
- 将生成的图像保存到指定目录
- 完全符合 MCP 协议
- 错误处理和验证
前提条件
- Node.js 16+
- Replicate API token
- MCP 的 TypeScript SDK
设置
-
克隆存储库
-
安装依赖项:
npm install -
通过更新
apiToken常量,直接在src/imageService.ts的代码中添加您的 Replicate API token:// 由于环境变量无法在 cursor 中轻松设置,因此不使用环境变量 const apiToken = "your-replicate-api-token-here";注意: 如果与 Claude 一起使用,您可以在根目录中创建一个
.env文件并在其中设置您的 API token:REPLICATE_API_TOKEN=your-replicate-api-token-here然后构建项目:
npm run build
用法
要与 cursor 一起使用:
- 转到设置
- 选择功能
- 向下滚动到“MCP 服务器”
- 单击“添加新的 MCP 服务器”
- 将类型设置为“命令”
- 将命令设置为:
node ./path/to/dist/server.js
API 参数
| 参数 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
prompt |
string | 是 | - | 用于图像生成的文本提示 |
output_dir |
string | 是 | - | 用于保存生成的图像的服务器目录路径 |
go_fast |
boolean | 否 | false | 启用更快的生成模式 |
megapixels |
string | 否 | "1" | 分辨率质量("1"、"2"、"4") |
num_outputs |
number | 否 | 1 | 要生成的图像数量(1-4) |
aspect_ratio |
string | 否 | "1:1" | 宽高比("1:1"、"4:3"、"16:9") |
output_format |
string | 否 | "webp" | 图像格式("webp"、"png"、"jpeg") |
output_quality |
number | 否 | 80 | 压缩质量(1-100) |
num_inference_steps |
number | 否 | 4 | 去噪步骤数 (4-20) |
示例请求
{
"prompt": "black forest gateau cake spelling out 'FLUX SCHNELL'",
"output_dir": "/var/output/images",
"filename": "black_forest_cake",
"output_format": "webp"
"go_fast": true,
"megapixels": "1",
"num_outputs": 2,
"aspect_ratio": "1:1"
}
示例响应
{
"image_paths": [
"/var/output/images/output_0.webp",
"/var/output/images/output_1.webp"
],
"metadata": {
"model": "black-forest-labs/flux-schnell",
"inference_time_ms": 2847
}
}
错误处理
服务器处理以下错误类型:
- 验证错误(无效参数)
- API 错误(Replicate API 问题)
- 服务器错误(文件系统、权限)
- 未知错误(意外问题)
每个错误响应包括:
- 错误代码
- 人类可读的消息
- 详细的错误信息
许可证
ISC
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。
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。
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。
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。