Flux Studio

🚀 MCP フラックススタジオ

強力なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーであり、Fluxの高度な画像生成機能をあなたのAIプログラミングアシスタントに導入します。このサーバーは、Fluxの画像生成、操作、制御機能をCursorおよびWindsurf（Codeium）IDEとシームレスに統合します。

🚀 クイックスタート

MCP フラックススタジオは、AIプログラミングアシスタントとFluxの強力な画像生成APIの間に架ける橋渡しの役割を果たし、画像生成機能を直接開発ワークフローに組み込むことができます。

インストール

以下のコマンドを使用して、すばやくインストールできます。

npx -y @smithery/cli インストール @jmanhype/mcp-flux-studio クライアントを claude に指定

または、ドキュメントの手順に従って手動で設定することもできます。

✨ 主な機能

• 画像生成

  • 精密制御を備えたテキストから画像への生成
  • 複数のモデルサポート（flux.1.1-pro、flux.1-pro、flux.1）
  • 動的な画像サイズ調整

• 画像操作

  • 画像の変換と編集機能

• 開発のしやすさ

  • 使いやすい設定インターフェイス
  • 詳細なログ記録とデバッグサポート

📚 ドキュメント

• API ドキュメント
• コントリビューションガイド

💻 使用例

各IDEへの統合

Cursorへの統合

1. 設定メニューを開きます。
2. 提供された設定ファイルをインポートします。
3. 必要な環境変数を追加します。

Windsurf/Codeiumでの使用

ドキュメントの具体的な手順を参照して、プラグインをインストールし、設定してください。

ツールの使用例

• generate.json は画像生成の例を提供します。
• config.json はサーバーパラメータの設定方法を示しています。

プロジェクト構造

flux-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts          # メインサーバーの実装
│   └── types.ts          # TypeScriptの型定義
├── tests/
│   └── server.test.ts    # サーバーのテスト
├── docs/
│   ├── API.md           # APIドキュメント
│   └── CONTRIBUTING.md  # コントリビューションガイド
├── examples/
│   ├── generate.json    # ツールの使用例
│   └── config.json      # 設定例
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

開発情報

テストの実行

npm test

プロジェクトのビルド

npm run build

コントリビューション

コード規約とPRの提出手順については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細な条項は LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• モデルコンテキストプロトコル - プロトコル仕様
• Flux API - 画像生成APIの基礎