Prasanthmj Primitive Go MCP Server
MCP画像生成サーバーとは?
MCP画像生成サーバーは、Go言語で開発されたツールで、OpenAIのDALL-E APIを利用して、テキスト記述を高品質な画像に変換します。大型言語モデル(Claudeなど)に画像生成機能を提供し、モデルと外部リソースのやり取りを簡素化します。MCP画像生成サーバーの使い方は?
インストールと設定は数ステップで完了し、簡単なコマンドでサーバーにテキスト要求を送信して画像を生成できます。適用シナリオ
テキストから画像を生成する必要があるアプリケーションシナリオに適しています。例えば、イラストデザイン、クリエイティブライティングの支援、または教育用のデモンストレーションなどです。主な機能
テキストから画像への生成自然言語の記述から直接高品質な画像を生成することをサポートします。
自動保存場所の管理生成された画像の保存パスを自動的に処理し、後で検索して使用するのを容易にします。
画像サイズのカスタマイズユーザーが必要に応じて生成される画像の解像度を調整できます。
包括的なエラー処理とログ記録実行中の安定性を確保し、問題を解決するための詳細なログを提供します。
複数のクライアントとの互換性Claude Desktopを含む複数のMCPクライアントをサポートします。
利点と制限
利点
既存のシステムに容易に統合できる
強力な画像生成性能
複数の設定オプションをサポートする
制限
有効なOpenAI APIキーが必要です
ネットワーク接続に依存しています
使い方
サーバーをダウンロードしてコンパイルする
ドキュメントのガイドに従って、ソースコードをダウンロードし、Go言語でコンパイルして実行可能ファイルを生成します。
サーバーを設定する
Claude Desktopの設定ファイルにMCPサーバーの関連パスとAPIキーを追加します。
サーバーを起動する
サーバーを起動すると、Claude Desktopがこのツールを呼び出して画像を生成できます。
使用例
川沿いの家の映画スタイルの画像を生成する記述を入力すると、サーバーが要求に合った高品質な画像を生成します。
未来都市の夜景画像を生成する未来都市の夜景の記述を入力すると、サーバーが対応する画像を返します。
よくある質問
OpenAI APIキーを取得する方法は?
生成された画像の品質が低いのはなぜですか?
MCPサーバーをアンインストールする方法は?
関連リソース
MCP公式ドキュメント
MCPプロトコルの基本知識を学ぶ。
OpenAI APIドキュメント
OpenAI APIの具体的な使い方を確認する。
GitHubプロジェクトホームページ
プロジェクトのソースコードリポジトリにアクセスする。
厳選MCPサービス

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
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Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
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Baidu Map
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百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
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認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
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4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
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Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
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Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
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