图像生成 MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它能够通过 Together AI 使用 Flux.1 Schnell 模型无缝生成高质量图像。此服务器提供了一个标准化的接口来指定图像生成参数。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/y6qfizhsja"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/y6qfizhsja/badge" alt="Image Generation Server MCP server" /> </a>

特性

• 由 Flux.1 Schnell 模型提供支持的高质量图像生成
• 支持可自定义的尺寸（宽度和高度）
• 针对提示验证和 API 问题的清晰错误处理
• 易于与 MCP 兼容的客户端集成
• 可选的以 PNG 格式将图像保存到磁盘

安装

npm install together-mcp

或者直接运行：

npx together-mcp@latest

配置

添加到您的 MCP 服务器配置：

<summary>配置示例</summary>

{
  "mcpServers": {
    "together-image-gen": {
      "command": "npx",
      "args": ["together-mcp@latest -y"],
      "env": {
        "TOGETHER_API_KEY": "<API KEY>"
      }
    }
  }
}

用法

该服务器提供一个工具：generate_image

使用 generate_image

此工具只有一个必需参数 - 提示。所有其他参数都是可选的，如果未提供，则使用合理的默认值。

参数

{
  // 必需
  prompt: string;          // 要生成的图像的文本描述

  // 可选，带有默认值
  model?: string;          // 默认值: "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free"
  width?: number;          // 默认值: 1024 (最小值: 128, 最大值: 2048)
  height?: number;         // 默认值: 768 (最小值: 128, 最大值: 2048)
  steps?: number;          // 默认值: 1 (最小值: 1, 最大值: 100)
  n?: number;             // 默认值: 1 (最大值: 4)
  response_format?: string; // 默认值: "b64_json" (选项: ["b64_json", "url"])
  image_path?: string;     // 可选: 将生成的图像保存为 PNG 的路径
}

最小请求示例

只需要提示：

{
  "name": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "日落时分宁静的山景"
  }
}

完整请求示例，带有图像保存

覆盖任何默认值并指定保存图像的路径：

{
  "name": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "日落时分宁静的山景",
    "width": 1024,
    "height": 768,
    "steps": 20,
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
    "model": "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free",
    "image_path": "/path/to/save/image.png"
  }
}

响应格式

响应将是一个包含以下内容的 JSON 对象：

{
  "id": string,        // 生成 ID
  "model": string,     // 使用的模型
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "timings": {
        "inference": number  // 推理所花费的时间
      },
      "index": number,      // 图像索引
      "b64_json": string    // Base64 编码的图像数据 (如果 response_format 是 "b64_json")
      // OR
      "url": string        // 生成图像的 URL (如果 response_format 是 "url")
    }
  ]
}

如果提供了 image_path 并且保存成功，则响应将包括保存位置的确认信息。

默认值

如果在请求中未指定，则使用以下默认值：

• model: "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free"
• width: 1024
• height: 768
• steps: 1
• n: 1
• response_format: "b64_json"

重要提示

1. 只需要 prompt 参数
2. 所有可选参数如果未提供，则使用默认值
3. 提供参数时，必须满足其约束（例如，宽度/高度范围）
4. Base64 响应可能很大 - 对于较大的图像，请使用 URL 格式
5. 保存图像时，请确保指定的目录存在且可写

前提条件

• Node.js >= 16
• Together AI API 密钥
  1. 在 api.together.xyz 注册
  2. 导航到 API 密钥设置
  3. 单击“创建”以生成新的 API 密钥
  4. 复制生成的密钥以在您的 MCP 配置中使用

依赖项

{
  "@modelcontextprotocol/sdk": "0.6.0",
  "axios": "^1.6.7"
}

开发

克隆并构建项目：

git clone https://github.com/manascb1344/together-mcp-server
cd together-mcp-server
npm install
npm run build

可用脚本

• npm run build - 构建 TypeScript 项目
• npm run watch - 监视更改并重建
• npm run inspector - 运行 MCP 检查器

贡献

欢迎贡献！请按照以下步骤操作：

1. Fork 存储库
2. 创建一个新分支 (feature/my-new-feature)
3. 提交您的更改
4. 将分支推送到您的 fork
5. 打开一个 Pull Request

功能请求和错误报告可以通过 GitHub Issues 提交。在创建新问题之前，请检查现有问题。

对于重大更改，请先打开一个 issue 来讨论您提出的更改。

许可证

该项目已获得 MIT 许可证的许可。 有关详细信息，请参见 LICENSE 文件。