Together AI 图像服务器

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一个基于 TypeScript 的 MCP (模型上下文协议) 服务器，用于使用 Together AI API 生成图像。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/p1ctvg1l87"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/p1ctvg1l87/badge" alt="Together AI Image Server MCP server" /> </a>

概述

该服务器提供了一个简单的接口，通过 MCP 协议使用 Together AI 的图像生成模型来生成图像。它允许 Claude 和其他 MCP 兼容的助手根据文本提示生成图像。

特性

工具

• generate_image - 从文本提示生成图像
  • 接受一个文本提示作为必需参数
  • 可选参数用于控制生成步骤和图像数量
  • 返回生成的图像的 URL 和本地路径

前提条件

• Node.js (建议 v14 或更高版本)
• Together AI API 密钥

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/zym9863/together-ai-image-server.git
cd together-ai-image-server

# 安装依赖
npm install

配置

将您的 Together AI API 密钥设置为环境变量：

# 在 Linux/macOS 上
export TOGETHER_API_KEY="your-api-key-here"

# 在 Windows (命令提示符) 上
set TOGETHER_API_KEY=your-api-key-here

# 在 Windows (PowerShell) 上
$env:TOGETHER_API_KEY="your-api-key-here"

或者，您可以在项目根目录中创建一个 .env 文件：

TOGETHER_API_KEY=your-api-key-here

开发

构建服务器：

npm run build

对于具有自动重新构建功能的开发：

npm run watch

与 Claude Desktop 一起使用

要与 Claude Desktop 一起使用，请添加服务器配置：

在 macOS 上：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "Together AI Image Server": {
      "command": "/path/to/together-ai-image-server/build/index.js"
    }
  }
}

将 /path/to/together-ai-image-server 替换为您安装的实际路径。

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 进行通信，因此调试可能具有挑战性。我们建议使用 MCP Inspector，它作为一个包脚本提供：

npm run inspector

Inspector 将提供一个 URL 以在您的浏览器中访问调试工具。

API 参考

generate_image

使用 Together AI 的图像生成 API 根据文本提示生成图像。

参数：

• prompt (string, 必需): 用于图像生成的文本提示
• steps (number, 可选, 默认: 4): 扩散步骤数 (1-4)
• n (number, 可选, 默认: 1): 要生成的图像数量 (1-4)

返回值：

包含以下内容的 JSON 对象：

• image_urls: 生成的图像的 URL 数组
• local_paths: 本地缓存图像的路径数组

许可证

MIT

贡献

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