MCP Server Gemini Image Generator

🚀 使用雙子星圖像生成器MCP服務器創建高質量圖像

利用Google的雙子星模型，通過MCP協議可將文本提示轉化為高質量圖像，為圖像生成帶來了新的可能。

🚀 快速開始

此MCP服務器允許任何AI助手使用Google的雙子星AI模型生成圖像。該服務器處理提示工程、文字轉圖像轉換、文件名生成和本地圖像存儲，使得通過任何MCP客戶端創建和管理AI生成的圖像變得簡單易行。

✨ 主要特性

• 使用Gemini 2.0版本Flash從文本提示生成圖像
• 基於文本提示對現有圖像進行變換
• 支持基於文件和Base64編碼的圖像處理
• 自動生成唯一的哈希文件名以避免重複
• 保存所有生成和轉換的圖像到指定路徑

📦 安裝指南

安裝要求

• Python 3.8或更高版本
• 虛擬環境管理工具（如venv或uv）

必要依賴項

在運行server.py之前，必須安裝以下Python包：

fastapi==0.68.1
python-multipart==0.2.1
requests>=2.25.1
Pillow>=9.0.1

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/your-username/gemini-image-generator.git
cd gemini-image-generator

2. 創建虛擬環境並安裝依賴：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

3. 複製示例環境文件並配置參數：

cp .env.example .env

4. 編輯.env文件添加API密鑰和輸出路徑：

GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key-here"
OUTPUT_IMAGE_PATH="/path/to/save/images"

配置Claude Desktop

在claude_desktop_config.json中添加以下內容：

{
    "mcpServers": {
        "gemini-image-generator": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/absolute/path/to/gemini-image-generator",
                "run",
                "server.py"
            ],
            "env": {
                "GEMINI_API_KEY": "GEMINI_API_KEY",
                "OUTPUT_IMAGE_PATH": "OUTPUT_IMAGE_PATH"
            }
        }
    }
}

💻 使用示例

基礎用法

生成新圖像的請求格式

GeminiImageGenerator.create_image(
    prompt: str,
    width: int = 512,
    height: int = 512,
    quality: int = 90,
    style: str = "realistic",
) -> dict:

圖像變換的請求格式

GeminiImageGenerator.transform_image(
    image_path_or_url: str, 
    prompt: str,
    width: Optional[int] = None,
    height: Optional[int] = None,
    quality: int = 90
) -> dict:

📚 詳細文檔

雙子星MCP服務器功能

生成新圖像

通過文本提示創建全新的圖像。支持多種藝術風格和圖像尺寸。

• 提供文字描述即可生成創意圖像
• 支持調整參數如寬度、高度和質量
• 自動生成唯一文件名保存到指定輸出路徑

轉換現有圖像

對已存在的圖像進行變換或編輯：

• 在現有圖像上應用視覺效果
• 修改光照、顏色平衡等屬性
• 添加或刪除圖像元素
• 改變場景氛圍和主題

使用方法

安裝完成後，可以通過以下方式生成或變換圖像：

生成新圖像

• 提供詳細的文字描述
• 支持調整尺寸和質量參數
• 自動生成並保存到指定路徑

轉換現有圖像

• 上傳本地文件或提供網絡URL
• 基於提示進行智能編輯
• 支持裁剪、旋轉和濾鏡應用

測試與調試

可以通過FastMCP開發服務器進行測試：

fastmcp dev server.py

啟動後，可以在http://localhost:5173/訪問MCP Inspector界面，直接測試圖像生成工具而無需使用Claude或其他客戶端。

📄 許可證

MIT License