🚀 Nano Banana MCP Server 🍌
本番環境で使用可能なModel Context Protocol (MCP) サーバーです。GoogleのGeminiモデルを利用し、AIによる画像生成機能を提供し、智能的にモデルを選択します。
⭐ 新機能: Gemini 3 Pro Imageのサポート! 🚀
現在、Googleの最新かつ最強の画像生成モデルであるNano Banana Proを搭載しています。
- 🏆 プロフェッショナルな4K画質:最大3840pxの解像度で見事な画像を生成します
- 🌐 Google検索の知識活用:現実世界の知識を利用し、事実に基づいた正確な画像を生成します
- 🧠 高度な推論能力:複雑な構図の画像生成において、思考レベルを設定できます
- 🎯 優れたテキストレンダリング:高解像度で画像内のテキストを鮮明に表示します
- 🎨 強化されたコンテキスト理解:複雑なプロンプトをより適切に理解します
✨ 主な機能
- 🎨 多モデルによるAI画像生成:Flash(高速)とPro(高品質)のモデルを智能的に選択します
- ⚡ Gemini 2.5 Flash Image:高速な画像生成(1024px)を実現し、迅速なプロトタイピングに最適
- 🏆 Gemini 3 Pro Image:Google検索の知識を活用し、最大4Kの高品質画像を生成します
- 🤖 智能的なモデル選択:プロンプトに基づいて最適なモデルを自動的に選択します
- 📐 アスペクト比の制御 ⭐ 新機能:出力画像の寸法(1:1、16:9、9:16、21:9など)を指定できます
- 📋 スマートテンプレート:写真撮影、デザイン、編集などのための事前構築されたプロンプトテンプレートが用意されています
- 📁 ファイル管理:Gemini Files APIを通じてファイルのアップロードと管理が可能です
- 🔍 リソース探索:MCPリソースを通じてテンプレートとファイルのメタデータを閲覧できます
- 🛡️ 本番環境対応:包括的なエラー処理、ロギング、検証機能が備わっています
- ⚡ 高性能:智能的なキャッシュ機能を持つ最適化されたアーキテクチャで構築されています
🚀 クイックスタート
前提条件
- Google Gemini APIキー - ここで無料で取得できます
- Python 3.11以上(開発時のみ必要)
インストール
オプション1: MCPレジストリから(推奨)
このサーバーはModel Context Protocol Registryに登録されています。「nanobanana」を検索するか、以下のMCP名をMCPクライアントで使用してください。
mcp-name: io.github.zhongweili/nanobanana-mcp-server
オプション2: uvxを使用する
uvx nanobanana-mcp-server@latest
オプション3: pipを使用する
pip install nanobanana-mcp-server
🔧 設定
認証方法
Nano BananaはNANOBANANA_AUTH_METHODを通じて2種類の認証方法をサポートしています。
- APIキー (
api_key):GEMINI_API_KEYを使用します。ローカル開発やシンプルなデプロイメントに最適です。
- Vertex AI ADC (
vertex_ai):Google Cloudのアプリケーションデフォルトの認証情報を使用します。Google Cloud(Cloud Run、GKE、GCE)での本番環境に最適です。
- 自動 (
auto):APIキーが存在する場合はAPIキーを使用し、それ以外の場合はVertex AIを試みます。
1. APIキー認証(デフォルト)
GEMINI_API_KEY環境変数を設定してください。
2. Vertex AI認証(Google Cloud)
必要な環境変数:
NANOBANANA_AUTH_METHOD=vertex_ai(またはauto)
GCP_PROJECT_ID=your-project-id
GCP_REGION=us-central1(デフォルト)
前提条件:
- Vertex AI APIを有効にする:
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
- IAMロールを付与する:サービスアカウントに
roles/aiplatform.userを付与します。
Claude Desktop
オプション1: 公開されたサーバーを使用する(推奨)
claude_desktop_config.jsonに追加してください。
{
"mcpServers": {
"nanobanana": {
"command": "uvx",
"args": ["nanobanana-mcp-server@latest"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
}
}
}
}
オプション2: ローカルソースを使用する(開発用)
ソースコードから実行する場合は、ローカルインストール先を指定してください。
{
"mcpServers": {
"nanobanana-local": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"python",
"-m",
"nanobanana_mcp_server.server"
],
"cwd": "/absolute/path/to/nanobanana-mcp-server",
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
}
}
}
}
オプション3: Vertex AI(ADC)を使用する
Google Cloudのアプリケーションデフォルトの認証情報を使用して認証するには(APIキーの代わりに):
{
"mcpServers": {
"nanobanana-adc": {
"command": "uvx",
"args": ["nanobanana-mcp-server@latest"],
"env": {
"NANOBANANA_AUTH_METHOD": "vertex_ai",
"GCP_PROJECT_ID": "your-project-id",
"GCP_REGION": "us-central1"
}
}
}
}
設定ファイルの場所:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Claude Code(VS Code拡張機能)
VS Codeでインストールして設定します。
- Claude Code拡張機能をインストールします
- コマンドパレットを開きます(
Cmd/Ctrl + Shift + P)
- 「Claude Code: Add MCP Server」を実行します
- 設定します:
{
"name": "nanobanana",
"command": "uvx",
"args": ["nanobanana-mcp-server@latest"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
}
}
Cursor
CursorのMCP設定に追加します。
{
"mcpServers": {
"nanobanana": {
"command": "uvx",
"args": ["nanobanana-mcp-server@latest"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
}
}
}
}
Continue.dev(VS Code/JetBrains)
config.jsonに追加します。
{
"mcpServers": [
{
"name": "nanobanana",
"command": "uvx",
"args": ["nanobanana-mcp-server@latest"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
}
}
]
}
Open WebUI
Open WebUIの設定で構成します。
{
"mcp_servers": {
"nanobanana": {
"command": ["uvx", "nanobanana-mcp-server@latest"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
}
}
}
}
Gemini CLI / 汎用MCPクライアント
export GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key-here"
uvx nanobanana-mcp-server@latest
python -m nanobanana_mcp_server.server
🤖 モデル選択
Nano Bananaは2種類のGeminiモデルをサポートし、智能的に自動選択します。
🏆 Proモデル - Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ⭐ 新機能!
Googleの最新かつ最高度な画像生成モデル
- 品質:プロフェッショナルグレードで、本番環境での使用に耐えます
- 解像度:最大4K(3840px) - 利用可能な最高解像度
- 速度:画像1枚あたり約5 - 8秒
- 特別な機能:
- 🌐 Google検索の知識活用:現実世界の知識を利用し、正確でコンテキストに即した画像を生成します
- 🧠 高度な推論能力:複雑な構図の画像生成において、思考レベル(LOW/HIGH)を設定できます
- 📐 メディア解像度の制御:ビジョン処理の詳細度を微調整できます(LOW/MEDIUM/HIGH/AUTO)
- 📝 優れたテキストレンダリング:画像内のテキストを非常に鮮明に生成します
- 🎨 強化されたコンテキスト理解:複雑なナラティブプロンプトをより適切に解釈します
- 最適な用途:本番用のアセット、マーケティング素材、プロフェッショナルな写真撮影、高忠実度の出力、テキストを必要とする画像、事実の正確性が求められる画像
- コスト:画像1枚あたりのコストが高い(高品質なため)
⚡ Flashモデル (Gemini 2.5 Flash Image)
高速で信頼性の高いモデルで、迅速な反復作業に最適
- 速度:非常に高速(2 - 3秒)
- 解像度:最大1024px
- 品質:日常的な使用に十分な高品質
- 最適な用途:迅速なプロトタイピング、反復作業、大量の画像生成、下書き、スケッチ
- コスト:画像1枚あたりのコストが低い
🤖 自動選択(推奨)
デフォルトでは、サーバーはAUTOモードを使用し、プロンプトと要件を智能的に分析します。
Proモデルが選択される場合:
- 品質に関するキーワードが検出された場合:「4K」、「professional」、「production」、「high-res」、「HD」
- 高解像度が要求された場合:
resolution="4k" または resolution="high"
- Google検索の知識活用が有効にされた場合:
enable_grounding=True
- 高い思考レベルが要求された場合:
thinking_level="HIGH"
- 複数の入力画像を使用したマルチ画像コンディショニングが行われた場合
Flashモデルが選択される場合:
- 速度に関するキーワードが検出された場合:「quick」、「draft」、「sketch」、「rapid」
- 大量のバッチ生成が要求された場合:
n > 2
- 標準または低解像度が要求された場合
- 特別なPro機能が必要ない場合
使用例
"Generate a professional 4K product photo"
"Quick sketch of a cat"
"Create a diagram with clear text labels"
"Draft mockup for website hero section"
generate_image(
prompt="A scenic landscape",
model_tier="flash"
)
generate_image(
prompt="Professional product photo of vintage camera on wooden desk",
model_tier="pro",
resolution="4k",
thinking_level="HIGH",
enable_grounding=True,
media_resolution="HIGH"
)
generate_image(
prompt="Infographic showing 2024 market statistics with clear labels",
model_tier="pro",
resolution="4k"
)
generate_image(
prompt="Cinematic landscape at sunset",
aspect_ratio="21:9"
)
generate_image(
prompt="Instagram post about coffee",
aspect_ratio="1:1"
)
generate_image(
prompt="YouTube thumbnail design",
aspect_ratio="16:9"
)
generate_image(
prompt="Mobile wallpaper of mountain vista",
aspect_ratio="9:16"
)
📐 アスペクト比の制御 ⭐ 新機能!
aspect_ratioパラメータを使用して出力画像の寸法を制御します。
サポートされるアスペクト比:
1:1 - 正方形(Instagram、プロフィール画像)
4:3 - 古典的な写真フォーマット
3:4 - 縦長の向き
16:9 - ワイドスクリーン(YouTubeサムネイル、プレゼンテーション)
9:16 - 携帯電話の縦長(壁紙、ストーリー)
21:9 - 超広角のシネマティック
2:3, 3:2, 4:5, 5:4 - さまざまな写真フォーマット
generate_image(
prompt="Product showcase for e-commerce",
aspect_ratio="3:4",
model_tier="pro"
)
generate_image(
prompt="Social media banner for Facebook",
aspect_ratio="16:9"
)
注意:アスペクト比はFlashモデルとProモデルの両方で動作します。特定のアスペクト比で高解像度の画像を最適な結果で生成するには、resolution="4k"を指定してProモデルを使用してください。
⚙️ 環境変数
設定オプション:
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key-here
NANOBANANA_AUTH_METHOD=vertex_ai
GCP_PROJECT_ID=your-project-id
GCP_REGION=us-central1
NANOBANANA_MODEL=auto
IMAGE_OUTPUT_DIR=/path/to/image/directory
LOG_LEVEL=INFO
LOG_FORMAT=standard
🐛 トラブルシューティング
一般的な問題
"GEMINI_API_KEY not set"
"Server failed to start"
- 最新バージョンを使用していることを確認してください:
uvx nanobanana-mcp-server@latest
- クライアントがMCPをサポートしていることを確認してください(Claude Desktop 0.10.0以上)
"Permission denied"エラー
- サーバーはデフォルトで
~/nanobanana-imagesに画像を作成します
- ホームディレクトリに書き込み権限があることを確認してください
開発環境のセットアップ
ローカル開発用:
git clone https://github.com/zhongweili/nanobanana-mcp-server.git
cd nanobanana-mcp-server
uv sync
export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here
uv run python -m nanobanana_mcp_server.server
📄 ライセンス
MITライセンス - 詳細はLICENSEを参照してください。
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