Imgmcp

🚀 ImgMCP

ImgMCPはマルチメディアAIモデルの集約プラットフォームです。様々な有効なマルチメディアAIモデルに簡潔かつ効率的にアクセスし、利用する手段を提供します。

🚀 クイックスタート

前提条件

ImgMCPプラットフォームを使用する前に、以下の準備ができていることを確認してください。

• ImgMCPアカウント：プラットフォームに登録する必要があります。まだアカウントを持っていない場合は、ダッシュボードにアクセスして登録してください。
• APIキー：リクエストを認証するためにAPIキーが必要です。登録してログインした後、管理コンソールのAPIキーページでデフォルトのAPIキーを見つけることができます。

⚠️ 重要提示

APIキーは安全に保管し、秘密にするようにしてください。

Streamable HTTP MCPを介した接続

このセクションでは、Streamable HTTP MCPサービスを使用してMCPホスト（Cherry Studioなど）をImgMCPプラットフォームとやり取りするように設定する方法を案内します。この方法では通常、追加のクライアントライブラリをインストールする必要はなく、サービスエンドポイントとAPIキーを設定するだけです。

サポートされるMCPホスト：

• ネイティブサポート：Cherry StudioやChatWiseなどのツールは、Streamable HTTP MCPと良好な統合体験を提供します。
• mcp-remoteを介して：Streamable HTTPプロトコルをまだサポートしていないホスト（Claude DesktopやCursorなど）の場合は、mcp-remoteツールをプロキシとして使用できます。

（異なるツールの詳細な設定ガイドについては、専用のドキュメントを参照してください。以下の手順ではCherry Studioを例に説明します。）

1. サービスエンドポイントと認証：

• MCPエンドポイントURL：

https://api.imgmcp.com/mcp

• 認証方法：ImgMCPはAPIキーを使用して認証を行います。HTTPリクエストのAuthorizationヘッダーにキーを指定してください。

Authorization: Bearer <Your API Key>

💡 使用建议

MCPホストでBearer <Your API Key>形式の設定が難しい場合は、Authorizationヘッダーの値として<Your API Key>だけを使用することもできます。ただし、標準のBearer形式が推奨されます。

2. Cherry Studioでの設定例：

• Cherry Studioを開き、Settings -> MCP Serversに移動します。
• Add Serverをクリックし、Import from JSONを選択します。
• 以下のJSONコンテンツを貼り付けます。

{
    "name": "ImgMCP",
    "type": "streamableHttp",
    "description": "Connecting Models to Your Creativity.",
    "provider": "ImgMCP",
    "providerUrl": "https://imgmcp.com",
    "logoUrl": "https://cdn.imgmcp.com/imgmcp-favicon.png",
    "baseUrl": "https://api.imgmcp.com/mcp"
}

• インポート後、新しく作成された「ImgMCP」サービスを選択します。
• Request Headersセクションで、APIキーを追加します。

Authorization=Bearer <Your API Key>

（<Your API Key>を実際のキーに置き換えてください）

• 「Save」をクリックします。

3. 接続の検証： 設定後、MCPホストがImgMCPと通信できることを確認します。

• 基本チェック：ホスト（Cherry Studioなど）のMCPツールリストを確認します。ImgMCPのツールが表示されれば、基本的な接続は正常に機能しています。
• 機能検証：
  1. ホストでLLMを選択し、ImgMCPツールセットを有効にします。
  2. 「Query historical tasks」などの簡単なリクエストを試してみます。
  3. LLMがImgMCPからの情報（タスク履歴、モデルリストなど）で応答すれば、設定は成功です！

次のステップ： MCPホストの接続に成功しました！ImgMCPが提供するAIモデルの機能を探索してください。

✨ 主な機能

利用可能なモデル

ImgMCPは、MCPプロトコルを介して様々なAIモデルにアクセスできるようにします。それぞれの強みを理解することで、適切なツールを選択することができます。

主要なモデルタイプ：

1. 理解と汎用：GPT-Image-1などのモデルは、複雑な説明やコンテキストの解釈に優れており、詳細なプロンプトからの一般的な画像作成に適しています。
2. 芸術的表現：Midjourneyなどのモデルは、強力な芸術スタイルと独特な視覚効果で知られており、創造的な探索に最適です。
3. 専門性と安定性：Flux Kontextなどのモデルは、製品レンダリングや商用素材などの特定のアプリケーションに一貫した出力を提供し、予測可能な結果を保証します。

基本的な画像処理： 基本的な画像処理ツールも統合されています。

• 拡大：画像の解像度を上げます。
• 背景除去：被写体を切り出します。

MCPを介した簡易呼び出し： MCP互換のクライアント（Cherry Studioなど）を構成されたLLMとともに使用することで、複雑さを抽象化します。自然言語でニーズを述べると、LLMがそれを解析し、MCPを介して適切なImgMCPモデルを呼び出します。これにより、技術的な詳細ではなく、創造性に集中することができます。

スタイルの使用

ImgMCPのスタイルは、生成される画像の視覚的特徴を迅速に定義または調整するのに役立ちます。

スタイルとは： 「スタイル」は、視覚的な外観に影響を与えるように設計された、事前定義されたプロンプトフラグメントまたはパラメータの組み合わせのセットです。これらは、一般的な芸術ジャンル（「水彩画」、「サイバーパンク」など）、テクスチャ（「粘土アニメーション」、「刺繍」など）、または照明（「映画調の照明」、「黄金時間」など）を表すことが多いです。

スタイルの利点：

1. 効率性：一般的な効果のために説明的なプロンプトを最初から作成するよりも高速です。
2. 一貫性：複数の作品にわたって統一された外観を簡単に維持できます。
3. インスピレーション：スタイルライブラリを閲覧することで、新しいアイデアを得ることができます。

スタイルライブラリ： 検証済みのスタイルプリセットの選りすぐりのライブラリを提供しています。これらを起点として使用するか、組み合わせたり変更したりすることができます。もちろん、最初から独自のプロンプトを定義することもできます。