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mcp-image

by shinpr·★ 110·综合分 47

MCP 服务器，使用 Gemini 或 OpenAI 模型进行 AI 图像生成和自动提示优化。

ai-llmmediaproductivity
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概述

MCP 图像生成器是一个专门的 MCP 服务器，通过自动提示增强和优化的图像生成，将简单的文本提示转换为高质量图像。它支持多种 AI 提供商，包括 Gemini (Nano Banana 2 & Pro) 和 OpenAI GPT Image，并提供三种质量等级满足不同需求。该服务器使用主题-上下文-风格框架内置提示优化功能，具备图像编辑功能和角色一致性生成能力。

试试问 AI

装完之后，这里有 5 个你可以让 AI 做的事：

你:为创意项目生成图像，无需掌握提示工程知识
你:在多个视觉资产中创建一致的角色设计
你:以最少的精力为专业内容创作生成高质量图像
你:支持哪些 AI 提供商？
你:如何控制图像质量？

什么时候选它

当您需要 AI 生成图像且不想花费时间进行提示工程时，可以选择此服务器，它会自动优化提示并提供质量预设。

什么时候不要选它

如果您需要对提示词的确切 wording 有完全控制权而不希望有任何优化，或者您需要使用 Gemini 和 OpenAI 以外的更多图像生成模型，则应避免使用此服务器。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 1 个工具
  • generate_image

    Generates high-quality images from text prompts with automatic optimization.

可对比工具

stable-diffusion-mcpdalle-mcpmidjourney-integrationimage-generation-tool

安装

安装

前置要求

  • Node.js 22 或更高版本
  • Gemini API 密钥（来自 Google AI Studio）或 OpenAI API 密钥
  • 兼容 MCP 的 AI 工具（Cursor、Claude Code、Codex）

快速开始

对于 Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-image": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-image"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here",
        "IMAGE_OUTPUT_DIR": "/absolute/path/to/images"
      }
    }
  }
}
对于 Cursor

添加到您的 Cursor 设置（全局或项目特定）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-image": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-image"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here",
        "IMAGE_OUTPUT_DIR": "/absolute/path/to/images"
      }
    }
  }
}
对于 Codex

添加到 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.mcp-image]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-image"]

[mcp_servers.mcp-image.env]
GEMINI_API_KEY = "your_gemini_api_key_here"
IMAGE_OUTPUT_DIR = "/absolute/path/to/images"

FAQ

支持哪些 AI 提供商？
服务器默认支持 Gemini (Nano Banana 2 & Pro)，当设置 IMAGE_PROVIDER=openai 时支持 OpenAI GPT Image。
如何控制图像质量？
您可以通过 IMAGE_QUALITY 环境变量在三个质量预设（快速、平衡、高质量）之间选择，或在向 AI 助手提出请求时指定质量要求。

mcp-image 对比

mcp-image vs ultimate_mcp_servermcp-image vs mcp-server-chartmcp-image vs everythingmcp-image vs filesystemmcp-image vs time
GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。