Cloudflare Edge Services

基于Cloudflare Workers构建的MCP协议图像生成服务

图像与视频处理开发者工具 #图像生成 #边缘计算 #MCP协议 #Worker服务远程 .TypeScript

评分 : 2分

下载量 : 21

更新时间 : 2025-04-28

什么是MCP服务器？

MCP服务器是一个基于Model Context Protocol（MCP）协议的图像生成服务，它通过标准化接口提供高效的图像生成能力。该服务利用Cloudflare Workers的强大性能，在边缘节点上运行，确保低延迟和高可用性。

如何使用MCP服务器？

使用MCP服务器非常简单，只需准备一个描述性的提示词，选择生成步数，然后发送请求即可获得高质量的图像。

适用场景

MCP服务器适用于需要快速生成高质量图像的应用场景，例如创意设计、广告制作、游戏开发等领域。

主要功能

基于MCP协议的标准化服务接口提供统一的API接口，方便开发者集成到各种应用中。

开箱即用的图像生成模块内置强大的图像生成算法，无需复杂配置即可开始使用。

支持自定义工具和资源扩展允许用户根据需求添加新的工具和服务。

边缘计算优化部署利用Cloudflare Workers在全球范围内提供低延迟服务。

优势与局限性

优势

基于MCP协议的标准化接口，易于集成。

全球分布的边缘节点确保低延迟。

支持多种扩展选项，满足个性化需求。

开箱即用，无需复杂配置。

局限性

对于极高的定制化需求可能需要额外开发。

某些高级功能可能受到基础平台限制。

如何使用

安装依赖

确保已安装Node.js 18+和Wrangler CLI。

配置环境变量

复制示例配置文件并填写必要信息。

部署Worker

使用Wrangler CLI部署到Cloudflare Workers。

使用案例

案例1：生成城市夜景输入提示词‘A futuristic city at night’，选择6步生成。

案例2：生成抽象艺术作品输入提示词‘Abstract art with vibrant colors’，选择8步生成。

常见问题

MCP服务器支持哪些操作系统？

如何调整生成图像的质量？

是否可以自定义生成模型？

🚀 CF-MCP-Server 中文文档

基于 Model Context Protocol (MCP) 的图像生成服务实现，采用 Cloudflare Workers 构建，为用户提供标准化、高效且易于扩展的图像生成服务。

🚀 快速开始

环境要求

Node.js 18 及以上版本
Wrangler CLI
NPM 包管理工具

安装部署

# 安装依赖
pnpm install

# 配置环境变量
cp .env.example .env

# 部署Worker
pnpm deploy

✨ 主要特性

🖼️ 基于 MCP 协议的标准化服务接口，提供统一的调用方式。
🚀 开箱即用的图像生成 Worker 模块，快速搭建图像生成服务。
🔧 支持快速扩展自定义工具和资源，满足多样化需求。
⚡ 边缘计算优化部署，提升服务响应速度。

📦 安装指南

环境要求

Node.js 18 及以上版本
Wrangler CLI
NPM 包管理工具

安装部署

# 安装依赖
pnpm install

# 配置环境变量
cp .env.example .env

# 部署Worker
pnpm deploy

💻 使用示例

基础用法

{
  "mcpServers": {
    "generateImage": {
      "command": "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation/node_modules/.bin/workers-mcp",
      "args": [
        "run",
        "generateImage",
        "https://mcp-image-generation.turinhub.com",
        "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

高级用法

若需根据不同的需求调整生成图像的参数，可以修改配置中的参数：

{
  "mcpServers": {
    "generateImage": {
      "command": "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation/node_modules/.bin/workers-mcp",
      "args": [
        "run",
        "generateImage",
        "https://mcp-image-generation.turinhub.com",
        "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation"
      ],
      "env": {}
    }
  },
  "prompt": "A beautiful landscape",
  "steps": 6
}

📚 详细文档

API 文档

图像生成接口

配置示例:

{
  "mcpServers": {
    "generateImage": {
      "command": "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation/node_modules/.bin/workers-mcp",
      "args": [
        "run",
        "generateImage",
        "https://mcp-image-generation.turinhub.com",
        "/Users/zhangxudong/Gits/turinhub/cf-mcp-server/mcp-image-generation"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

参数说明:

参数	类型	约束	说明
prompt	string	1 - 500 字符	英文描述提示词
steps	number	4 ≤ steps ≤ 8	生成迭代步数

模块构成

mcp-image-generation

graph LR
    subgraph mcp-image-generation
    A[Cloudflare Worker] --> B[Flux-1-Schnell 模型]
    A --> C[图像生成API]
    C --> D((4 - 8 steps))
    end

支持步骤数范围：4 - 8 步骤
响应格式：Base64 编码的 PNG 图像
部署方式：Cloudflare Workers

开发指南

添加新工具

参考在线文档官方案例代码库

使用 MCP SDK 创建新 Worker：

npx create-cloudflare@latest my-new-worker
cd my-new-worker # 我总是忘记这一步
npm install workers-mcp
npx workers-mcp setup

⚠️ 重要提示

不要在项目本地 package.json 安装 wrangler，直接使用全局管理。

实现工具逻辑后更新主服务配置
使用 @modelcontextprotocol/inspector 测试 MCP

npx @modelcontextprotocol/inspector

🔧 技术细节

本项目基于 Model Context Protocol (MCP) 构建图像生成服务，采用 Cloudflare Workers 进行部署。mcp-image-generation 模块通过 Cloudflare Worker 调用 Flux-1-Schnell 模型，提供图像生成 API。支持 4 - 8 步骤的图像生成，响应格式为 Base64 编码的 PNG 图像。通过边缘计算优化部署，提升服务的响应速度和性能。