Tongyi Wanx

🚀 通義萬相 MCP 服務器

這是一個基於 TypeScript 的 Model Context Protocol (MCP) 服務器，專門提供阿里雲通義萬相的文生圖（Text-to-Image）和文生視頻（Text-to-Video）能力。藉助該服務器，大語言模型（LLM）可通過 MCP 協議直接調用通義萬相的圖像和視頻生成 API。

🚀 快速開始

以百鍊平臺為例，展示如何使用該服務器：

{
  "mcpServers": {
    "tongyi-wanxiang": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tongyi-wanx-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "DASHSCOPE_API_KEY": "<你的通義萬相 API 密鑰>"
      }
    }
  }
}

✨ 主要特性

• 文生圖能力集成：接入阿里雲通義萬相文生圖 API，支持高質量的 AI 圖像生成。
• 文生視頻能力集成：接入阿里雲通義萬相文生視頻 API，支持高質量的 AI 視頻生成。
• 異步任務處理：支持長時間運行的圖像和視頻生成任務，通過異步輪詢獲取最終結果。
• MCP 協議支持：符合 Model Context Protocol 規範，可與支持 MCP 的 LLM 無縫協作。

📦 安裝指南

環境要求

• Node.js >= 16.x
• npm >= 8.x 或 pnpm

安裝依賴

# 使用 npm
npm install

# 或使用 pnpm
pnpm install

構建與運行

# 構建項目
npm run build
# 或
pnpm run build

# 運行服務器
npm start
# 或
pnpm start

# 使用調試工具運行
npm run debug
# 或
pnpm run debug

💻 使用示例

基礎用法

該服務器提供以下 MCP 工具：

1. 文生圖生成（wanx-t2i-image-generation）

啟動圖像生成任務，返回任務 ID。 參數：

• prompt: 圖像生成提示詞
• negative_prompt: 負面提示詞（不希望在圖像中出現的元素）

返回：

• 包含 task_id 的任務信息

2. 獲取生成結果（wanx-t2i-image-generation-result）

通過任務 ID 查詢圖像生成結果。 參數：

• task_id: 生成任務的唯一標識符

返回：

• 圖像數據或錯誤信息

3. 文生視頻生成（wanx-t2v-video-generation）

啟動視頻生成任務，返回任務 ID。 參數：

• prompt: 視頻生成提示詞
• negative_prompt: 負面提示詞（不希望在視頻中出現的元素）
• duration: 視頻時長（可選，默認為 10 秒）

返回：

• 包含 task_id 的任務信息

4. 獲取生成結果（wanx-t2v-video-generation-result）

通過任務 ID 查詢視頻生成結果。 參數：

• task_id: 生成任務的唯一標識符

返回：

• 視頻數據或錯誤信息

📚 詳細文檔

項目結構

your-project
├── src/
│   ├── mcp-server.ts
│   └── utils/
│       └── config.ts
└── package.json

配置說明

環境變量

• DASHSCOPE_API_KEY: 通義萬相 API 訪問密鑰
• PORT: 服務器監聽端口（默認為 3000）

示例配置文件（config.ts）：

export const CONFIG = {
  api_key: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  port: parseInt(process.env.PORT) || 3000,
}

🔧 技術細節

該服務器基於 TypeScript 開發，遵循 Model Context Protocol (MCP) 規範，通過接入阿里雲通義萬相的文生圖和文生視頻 API，為大語言模型提供圖像和視頻生成能力。它支持異步任務處理，可應對長時間運行的生成任務，並通過異步輪詢獲取最終結果。

📄 許可證

暫未提及相關許可證信息。

注意事項

⚠️ 重要提示

1. 請確保您已獲取有效的通義萬相 API 訪問權限和密鑰。
2. 圖像生成是一個異步過程，可能需要數秒到數十秒不等。
3. 視頻生成過程耗時較長，可能需要數分鐘到十幾分鐘不等。
4. 視頻生成狀態查詢可能會多次失敗，系統會自動重試，請耐心等待。
5. 請合理設置輪詢間隔和最大重試次數，以適應您的使用場景。
6. 對於視頻生成任務，建議增加最大重試次數和輪詢間隔時間。

參考資料

• 通義萬相 API 文檔
• Model Context Protocol (MCP) 規範