Flux Studio

MCP Flux Studio是一个强大的模型上下文协议服务器，将Flux的高级图像生成功能集成到AI编程助手中，支持Cursor和Windsurf IDE。

开发者工具图像与视频处理 #图像生成 #AI编程 #IDE集成 #模型控制本地 .Python

评分 : 2.5分

下载量 : 40

更新时间 : 2025-04-28

什么是MCP Flux Studio?

MCP Flux Studio是一款强大的Model Context Protocol (MCP)服务器，它将Flux的先进图像生成功能直接集成到您的AI编码助手（如Cursor和Windsurf）中。

如何使用MCP Flux Studio?

通过简单的安装和配置，您可以快速启用图像生成、编辑和控制功能，将其无缝整合到开发流程中。

适用场景

适合需要快速生成高质量图像、进行图像编辑或基于特定需求生成图像的开发者。

主要功能

图像生成支持多种模型（如flux.1.1-pro），可自定义宽高比和尺寸。

图像编辑支持图像到图像的转换、图像修复和分辨率增强。

高级控制通过边缘检测、深度感知或姿态引导生成图像。

IDE集成兼容Cursor和Windsurf，提供实时反馈和工具调用支持。

优势与局限性

优势

无缝集成到现有开发工作流中

支持多种模型和功能

高效的图像生成与编辑能力

局限性

需要安装Node.js和Python环境

对高分辨率图像可能需要较长时间处理

如何使用

安装依赖

确保安装了Node.js 18+和Python 3.12+。

配置API密钥

设置环境变量BFL_API_KEY为您的Flux API密钥。

启动服务器

运行npm start以启动MCP服务器。

使用案例

生成逼真图像使用文本提示生成一张逼真的猫的图像。

图像修复使用mask_shape指定圆形区域对图像进行修复。

常见问题

如何安装MCP Flux Studio？

需要哪些依赖环境？

如何在Cursor中使用MCP Flux Studio？

🚀 MCP 流畅工作室

一款强大的模型上下文协议（MCP）服务器，它能将Flux的高级图像生成能力引入您的AI编程助手。此服务器可实现Flux的图像生成、操作和控制功能与Cursor和Windsurf（Codeium）IDE的无缝集成，极大提升开发效率。

🚀 快速开始

MCP 流畅工作室架起了AI编程助手与Flux强大的图像生成API之间的桥梁，使图像生成能力可以直接融入您的开发工作流程。

安装说明

使用以下命令快速安装：

npx -y @smithery/cli 安装 @jmanhype/mcp-flux-studio 并指定客户端为 claude

或者手动按照文档中的步骤进行配置。

✨ 主要特性

图像生成
- 带有精确控制的文字到图像生成
- 多模型支持（flux.1.1 - pro、flux.1 - pro、flux.1）
- 动态图像尺寸调整
图像操作
- 图像转换与编辑能力
开发友好性
- 简单易用的配置接口
- 详细的日志记录和调试支持

📚 详细文档

💻 使用示例

工具示例

generate.json 提供生成图像的示例
config.json 展示如何配置服务器参数

🔧 技术细节

集成到IDE

在Cursor中集成

打开设置菜单。
导入提供的配置文件。
添加必要的环境变量。

在Windsurf/Codeium中使用

参考文档中的具体步骤进行插件安装和配置。

项目结构

flux-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts          # 主服务器实现
│   └── types.ts          # TypeScript类型定义
├── tests/
│   └── server.test.ts    # 服务器测试
├── docs/
│   ├── API.md           # API文档
│   └── CONTRIBUTING.md  # 贡献指南
├── examples/
│   ├── generate.json    # 工具使用示例
│   └── config.json      # 配置示例
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md