Imagegen MCP

🚀 🎨 ImageGen MCP Server

このサーバーは、OpenAI GPT - Image - 1、Google Imagen 4、Flux 1.1、Qwen Image、SeedDream - 4、Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) をサポートする強力なAI画像生成用のMCPサーバーです。複数のモデルを利用して、高品質な画像生成を実現します。

🚀 クイックスタート

オプション1: npmからインストール（推奨）

# グローバルにインストール
npm install -g imagegen-mcp-server

# またはnpxを使用（インストール不要）
npx imagegen-mcp-server

オプション2: ソースからインストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/writingmate/imagegen-mcp.git
cd imagegen-mcp

# 依存関係をインストール
npm install

# プロジェクトをビルド
npm run build

# サーバーを起動
npm start

✨ 主な機能

機能一覧

核心機能

• 複数の出力形式: PNG、JPEG、WebPをサポート
• 柔軟なサイズ設定: カスタムの寸法とアスペクト比
• Base64とファイル出力: 画像をBase64形式で返すか、ディスクに保存
• シードサポート: Fluxで再現可能な生成
• MCP互換: 任意のMCPクライアントとシームレスに動作

セットアップ比較

🎬 クイックデモ

⚡ 即時利用 (WritingMate.ai)

1. WritingMate.ai にアクセス
2. 「Flux 1.1を使ってサイバーパンク都市の画像を生成して」と入力
3. ✅ 完了！ - セットアップ不要、APIキー不要

🛠️ 自前セットアップ (その他のクライアント)

# 1つのコマンドでインストールと実行
npx imagegen-mcp-server

次に、MCPクライアントで:

「Flux 1.1を使ってサイバーパンク都市の画像を生成して」

✅ 結果: 高品質の画像が outputs/ ディレクトリに保存されます。

🎨 モデル比較

同じプロンプト: "雪を覆った山々が映る澄んだ湖がある静かな山岳風景、黄金時間の照明、非常に詳細な"

🔧 セットアップと設定

1. APIキーの取得

少なくとも1つのAPIキーが必要です。

2. 環境設定

プロジェクトディレクトリに .env ファイルを作成します。

# 必要: DALL - Eモデル用のOpenAI APIキー
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here

# 必要: ImagenとGemini用のGoogle APIキー
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key-here

# 必要: Fluxモデル用のReplicate APIトークン
REPLICATE_API_TOKEN=your-replicate-api-token-here

# オプション: カスタムGoogle Imagenエンドポイント
GOOGLE_IMAGEN_ENDPOINT=

# オプション: 生成された画像の出力ディレクトリ (デフォルト: outputs)
OUTPUT_DIR=outputs

3. MCPクライアントへの追加

好みのMCPクライアントを選択します。

🚀 WritingMate.ai (推奨 - セットアップ不要！)

✨ すでにインストールと設定が完了しています！ セットアップ不要。

1. WritingMate.ai にアクセス
2. すぐに画像生成を開始: 「Fluxを使って夕日の画像を生成して」
3. すべてのプロバイダーが事前設定され、使用可能

💡 WritingMate.aiを選ぶ理由 ImageGen MCP ServerはすべてのAPIキーが設定された状態で事前インストールされています。すぐに作成を開始できます。

🖥️ Claude Desktop

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

{
  "mcpServers": {
    "imagegen": {
      "command": "npx",
      "args": ["imagegen-mcp-server"]
    }
  }
}

⌨️ Claude Code CLI

MCP設定に追加します。

# Claude Code MCP設定に追加
claude-code config mcp add imagegen npx imagegen-mcp-server

または、Claude Code設定ファイルで手動で設定します。

{
  "mcpServers": {
    "imagegen": {
      "command": "npx", 
      "args": ["imagegen-mcp-server"]
    }
  }
}

📝 Codeium CLI (Codex)

Codeium MCP設定に追加します。

{
  "mcp_servers": {
    "imagegen": {
      "command": "npx",
      "args": ["imagegen-mcp-server"],
      "env": {}
    }
  }
}

🔧 その他のMCPクライアント

MCP互換のクライアントでは、以下を使用します。 コマンド: npx imagegen-mcp-server 環境: 作業ディレクトリにAPIキーが設定された .env ファイルがあることを確認してください。

4. インストールのテスト

# サーバーが正しく起動するかテスト
npx imagegen-mcp-server

# またはグローバルにインストールされている場合
imagegen-mcp-server

利用可能なツール

1. OpenAI GPT - Image - 1 MCP (image.generate.openai)

OpenAIの最新のGPT - Image - 1モデルとDALL - Eシリーズを使用して画像を生成します。このOpenAI画像生成MCPツールは、高度な背景制御機能を持つ最新のGPT - Image - 1をサポートしています。

パラメーター:

{
  prompt: string;              // 必須: 画像の説明
  model?: string;              // "dall-e-2", "dall-e-3", "gpt-image-1" (デフォルト)
  size?: string;               // "1024x1024", "1792x1024", "1024x1792", など
  width?: number;              // sizeの代替
  height?: number;             // sizeの代替
  quality?: "standard" | "hd" | "low" | "medium" | "high" | "auto";
  format?: "png" | "jpeg" | "jpg" | "webp";
  background?: "transparent" | "opaque" | "auto"; // gpt-image-1のみ
  style?: "vivid" | "natural";  // DALL - E 3のみ
  returnBase64?: boolean;      // レスポンスにBase64を含める
  filenameHint?: string;       // カスタムファイル名の接頭辞
}

モデル固有の機能:

• DALL - E 2: 基本的な生成、サイズ: 256×256、512×512、1024×1024
• DALL - E 3: 高品質な生成、サイズ: 1024×1024、1792×1024、1024×1792
• GPT - Image - 1: 背景制御機能を持つ最新のモデル、複数の形式、柔軟なサイズ設定

2. Google Imagen 4 MCP (image.generate.google)

カスタムエンドポイントを介してGoogleの高度なImagen 4モデルを使用して画像を生成します。このGoogle Imagen 4 MCP統合は、最先端の写実的画像生成を提供します。

パラメーター:

{
  prompt: string;              // 必須: 画像の説明
  model?: string;              // モデル名
  size?: string;               // 画像の寸法
  quality?: string;            // 品質設定
  format?: "png" | "jpeg" | "jpg" | "webp";
  returnBase64?: boolean;
  filenameHint?: string;
}

要件:

• .env ファイルに GOOGLE_IMAGEN_ENDPOINT を設定する
• エンドポイントはJSONペイロードを含むPOSTリクエストを受け付ける必要がある
• レスポンス形式: { image: { base64: string, mimeType?: string } }

3. Nano Banana MCP (image.generate.gemini)

GoogleのGemini 2.5 Flash Image Previewモデル (「Nano Banana MCP」とも呼ばれます) を使用して画像を生成します。このnano banana実装は、Googleの公式SDKを介して高速で効率的な画像生成を提供します。

パラメーター:

{
  prompt: string;              // 必須: 画像の説明
  model?: string;              // デフォルト: "gemini-2.5-flash-image-preview"
  returnBase64?: boolean;
  filenameHint?: string;
}

4. ReplicateモデルMCP (image.generate.replicate)

Replicate APIを介して複数の最先端モデルを使用して画像を生成します。

• Flux 1.1 MCP: black-forest-labs/flux-1.1-pro (デフォルト) - 最先端のプロンプト追従
• Qwen Image MCP: qwen/qwen-image - 高度なAI画像生成
• SeedDream - 4 MCP: bytedance/seedream-4 - 高品質な拡散モデル

パラメーター:

{
  prompt: string;              // 必須: 画像の説明
  model?: string;              // デフォルト: "black-forest-labs/flux-1.1-pro"
  width?: number;              // 画像の幅 (デフォルト: 1024)
  height?: number;             // 画像の高さ (デフォルト: 1024)
  size?: string;               // 代替形式: "1024x1024"
  format?: "png" | "jpeg" | "jpg" | "webp";
  seed?: number;               // 再現可能な生成
  returnBase64?: boolean;
  filenameHint?: string;
}

Fluxモデルの機能:

• Flux 1.1 Pro: 最先端の画像品質とプロンプト追従
• 高解像度: さまざまなアスペクト比とサイズをサポート
• 高速生成: 速度と品質を最適化
• シードサポート: 再現可能な画像生成

💻 使用例

OpenAI GPT - Image - 1での生成

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.openai", {
  prompt: "夕日の静かな山岳風景",
  model: "gpt-image-1",
  size: "1536x1024",
  format: "webp",
  background: "transparent",
  quality: "high"
});

Google Geminiでの生成

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.gemini", {
  prompt: "飛行車のある未来都市",
  returnBase64: true
});

Flux 1.1での生成

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.replicate", {
  prompt: "サイバーパンク設定のロボットの詳細な肖像画",
  model: "black-forest-labs/flux-1.1-pro", // デフォルトモデル
  width: 1024,
  height: 1536,
  seed: 12345,
  format: "png"
});

Qwen Imageでの生成

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.replicate", {
  prompt: "山と川がある中国の伝統的な山水画",
  model: "qwen/qwen-image",
  width: 1024,
  height: 1024
});

SeedDream - 4での生成

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.replicate", {
  prompt: "流れる色の鮮やかな抽象アート作品",
  model: "bytedance/seedream-4",
  width: 1024,
  height: 1024 // 最小1024x1024が必要
});

出力形式

すべてのツールは一貫したレスポンス形式を返します。

{
  content: [
    {
      type: "text",
      text: "provider=openai model=gpt-image-1 saved=/path/to/image.png"
    },
    {
      type: "image",        // returnBase64: trueの場合のみ
      data: "base64data",
      mimeType: "image/png"
    }
  ]
}

生成された画像は、タイムスタンプ付きのファイル名で構成された出力ディレクトリに自動的に保存されます。

npmへの公開

このパッケージはnpmへの公開が可能です。

# バージョンを更新
npm version patch|minor|major

# 公開
npm publish

APIキーのセットアップ

OpenAI APIキー

1. OpenAI APIキー にアクセス
2. 新しいAPIキーを作成
3. .env に OPENAI_API_KEY として追加

Google APIキー

1. Google AI Studio にアクセス
2. APIキーを作成し、必要なAPIを有効にする
3. .env に GOOGLE_API_KEY として追加

Replicate APIトークン

1. Replicate にアクセス
2. サインアップし、アカウント設定に移動
3. APIトークンを作成
4. .env に REPLICATE_API_TOKEN として追加

開発

npm install    # 依存関係をインストール
npm run dev    # ホットリロードで開発
npm run build  # 本番用にビルド
npm start      # 本番サーバーを起動

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。