Imagegen MCP

🚀 🎨 ImageGen MCP Server

ImageGen MCP Server 是一款强大的 MCP 服务器，支持 OpenAI GPT-Image-1、Google Imagen 4、Flux 1.1、Qwen Image、SeedDream-4 和 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）等多种 AI 图像生成模型，为用户提供便捷高效的图像生成服务。

🚀 快速开始

选项 1：从 npm 安装（推荐）

# 全局安装
npm install -g imagegen-mcp-server

# 或者使用 npx（无需安装）
npx imagegen-mcp-server

选项 2：从源代码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/writingmate/imagegen-mcp.git
cd imagegen-mcp

# 安装依赖
npm install

# 构建项目
npm run build

# 运行服务器
npm start

✨ 主要特性

支持的模型

核心能力

• 多输出格式：支持 PNG、JPEG、WebP 等多种图像格式。
• 灵活的尺寸设置：可自定义图像的尺寸和宽高比。
• Base64 和文件输出：支持将图像以 Base64 编码形式返回或保存到磁盘。
• 种子支持：使用 Flux 模型时可实现可重复的图像生成。
• MCP 兼容：可与任何 MCP 客户端无缝协作。

不同客户端的设置对比

📦 安装指南

系统要求

• Node.js 18+
• API 密钥：OPENAI_API_KEY、GOOGLE_API_KEY 和/或 REPLICATE_API_TOKEN

配置环境

在项目目录下创建一个 .env 文件，并添加以下内容：

# 必需：用于 DALL-E 模型的 OpenAI API 密钥
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here

# 必需：用于 Imagen 和 Gemini 的 Google API 密钥
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key-here

# 必需：用于 Flux 模型的 Replicate API 令牌
REPLICATE_API_TOKEN=your-replicate-api-token-here

# 可选：自定义 Google Imagen 端点
GOOGLE_IMAGEN_ENDPOINT=

# 可选：生成图像的输出目录（默认：outputs）
OUTPUT_DIR=outputs

获取 API 密钥

添加到 MCP 客户端

• 🚀 WritingMate.ai（推荐 - 无需设置！）：访问 WritingMate.ai 即可立即开始生成图像，所有提供商已预配置。
• 🖥️ Claude Desktop：在相应的配置文件中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "imagegen": {
      "command": "npx",
      "args": ["imagegen-mcp-server"]
    }
  }
}

• ⌨️ Claude Code CLI：

# 添加到 Claude Code MCP 设置
claude-code config mcp add imagegen npx imagegen-mcp-server

或者手动在设置文件中配置：

{
  "mcpServers": {
    "imagegen": {
      "command": "npx", 
      "args": ["imagegen-mcp-server"]
    }
  }
}

• 📝 Codeium CLI (Codex)：在配置文件中添加：

{
  "mcp_servers": {
    "imagegen": {
      "command": "npx",
      "args": ["imagegen-mcp-server"],
      "env": {}
    }
  }
}

• 🔧 其他 MCP 客户端：使用命令 npx imagegen-mcp-server，并确保 .env 文件在工作目录中包含 API 密钥。

测试安装

# 测试服务器是否正确启动
npx imagegen-mcp-server

# 或者如果已全局安装
imagegen-mcp-server

💻 使用示例

使用 OpenAI GPT-Image-1 生成图像

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.openai", {
  prompt: "A serene mountain landscape at sunset",
  model: "gpt-image-1",
  size: "1536x1024",
  format: "webp",
  background: "transparent",
  quality: "high"
});

使用 Google Gemini 生成图像

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.gemini", {
  prompt: "A futuristic city with flying cars",
  returnBase64: true
});

使用 Flux 1.1 生成图像

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.replicate", {
  prompt: "A detailed portrait of a robot in a cyberpunk setting",
  model: "black-forest-labs/flux-1.1-pro", // 默认模型
  width: 1024,
  height: 1536,
  seed: 12345,
  format: "png"
});

使用 Qwen Image 生成图像

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.replicate", {
  prompt: "A traditional Chinese landscape painting with mountains and rivers",
  model: "qwen/qwen-image",
  width: 1024,
  height: 1024
});

使用 SeedDream-4 生成图像

const result = await mcpClient.callTool("image.generate.replicate", {
  prompt: "A vibrant abstract art piece with flowing colors",
  model: "bytedance/seedream-4",
  width: 1024,
  height: 1024 // 最小尺寸要求为 1024x1024
});

📚 详细文档

可用工具

• OpenAI GPT-Image-1 MCP (image.generate.openai)：使用 OpenAI 最新的 GPT-Image-1 模型和 DALL-E 系列生成图像。

{
  prompt: string;              // 必需：图像描述
  model?: string;              // "dall-e-2", "dall-e-3", "gpt-image-1" (默认)
  size?: string;               // "1024x1024", "1792x1024", "1024x1792" 等
  width?: number;              // 替代 size 的方式
  height?: number;             // 替代 size 的方式
  quality?: "standard" | "hd" | "low" | "medium" | "high" | "auto";
  format?: "png" | "jpeg" | "jpg" | "webp";
  background?: "transparent" | "opaque" | "auto"; // 仅适用于 gpt-image-1
  style?: "vivid" | "natural";  // 仅适用于 DALL-E 3
  returnBase64?: boolean;      // 在响应中包含 Base64 编码的图像
  filenameHint?: string;       // 自定义文件名前缀
}

• Google Imagen 4 MCP (image.generate.google)：通过自定义端点使用 Google 的先进 Imagen 4 模型生成图像。

{
  prompt: string;              // 必需：图像描述
  model?: string;              // 模型名称
  size?: string;               // 图像尺寸
  quality?: string;            // 质量设置
  format?: "png" | "jpeg" | "jpg" | "webp";
  returnBase64?: boolean;
  filenameHint?: string;
}

• Nano Banana MCP (image.generate.gemini)：使用 Google 的 Gemini 2.5 Flash Image Preview 模型生成图像。

{
  prompt: string;              // 必需：图像描述
  model?: string;              // 默认："gemini-2.5-flash-image-preview"
  returnBase64?: boolean;
  filenameHint?: string;
}

• Replicate Models MCP (image.generate.replicate)：通过 Replicate API 使用多个前沿模型生成图像。

{
  prompt: string;              // 必需：图像描述
  model?: string;              // 默认："black-forest-labs/flux-1.1-pro"
  width?: number;              // 图像宽度（默认：1024）
  height?: number;             // 图像高度（默认：1024）
  size?: string;               // 替代格式："1024x1024"
  format?: "png" | "jpeg" | "jpg" | "webp";
  seed?: number;               // 可重复生成的种子值
  returnBase64?: boolean;
  filenameHint?: string;
}

输出格式

所有工具返回的响应格式一致：

{
  content: [
    {
      type: "text",
      text: "provider=openai model=gpt-image-1 saved=/path/to/image.png"
    },
    {
      type: "image",        // 仅当 returnBase64: true 时存在
      data: "base64data",
      mimeType: "image/png"
    }
  ]
}

生成的图像将自动保存到配置的输出目录中，并使用带时间戳的文件名。

发布到 npm

# 更新版本
npm version patch|minor|major

# 发布
npm publish

API 密钥设置

• OpenAI API 密钥：访问 OpenAI API Keys 创建新的 API 密钥，并添加到 .env 文件中。
• Google API 密钥：访问 Google AI Studio 创建 API 密钥并启用所需的 API，然后添加到 .env 文件中。
• Replicate API 令牌：访问 Replicate 注册并创建 API 令牌，添加到 .env 文件中。

开发

npm install    # 安装依赖
npm run dev    # 开发模式，支持热重载
npm run build  # 构建生产版本
npm start      # 启动生产服务器

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。