AI Image Generation Server with MCP Interface

基本能力

产品定位

image_gen_mcp 是一个 AI 图像生成服务器，通过 MCP 接口提供图像生成服务，适用于需要自动化图像生成的场景。

核心功能

1. 图像生成服务：基于 Stable Diffusion 技术生成图像。
2. MCP 接口：提供标准化的 MCP 接口，供 AI 代理调用。
3. 开发模式：支持 FastMCP Inspector，提供调试和测试功能。
4. API 访问：支持通过 HTTP POST 请求直接生成图像。
5. 集成能力：可与 Goose 平台集成，作为扩展使用。

适用场景

1. AI 代理图像生成：AI 代理通过 MCP 接口请求生成图像。
2. 开发调试：开发人员使用 FastMCP Inspector 调试和测试图像生成功能。
3. 自动化图像生成：通过 API 或命令行工具批量生成图像。

工具列表

1. image-gen-mcp：主服务工具，启动图像生成服务和 MCP 服务器。
2. FastMCP Inspector：开发模式下的调试工具，提供 Web 界面和代理服务器。
3. curl：用于通过 API 直接生成图像的命令行工具。

常见问题解答

1. 如何设置生成图像的存储路径？ 通过环境变量 IMAGE_GEN_DIR 设置绝对路径。
2. 如何更改图像生成服务的端口？ 使用 --port 参数指定端口号。
3. 如何集成到 Goose 平台？ 在 Goose 的扩展设置中添加 StandardIO 类型的扩展，并指定 image-gen-mcp 的路径。

使用教程

使用依赖

1. 创建虚拟环境： bash virtualenv .venv
2. 激活虚拟环境： bash source .venv/bin/activate
3. 安装 MCP 包： bash pip install -e .

安装教程

1. 启动标准模式： bash source .venv/bin/activate export IMAGE_GEN_DIR=/absolute/path/to/folder image-gen-mcp
2. 启动开发模式：
3. 终端 1： bash source .venv/bin/activate export IMAGE_GEN_DIR=/absolute/path/to/folder image-gen-mcp
4. 终端 2： bash source .venv/bin/activate export IMAGE_GEN_DIR=/absolute/path/to/folder mcp dev src/image_gen_mcp/server.py

调试方式

1. 访问 FastMCP Inspector：
2. 打开 http://127.0.0.1:6274
3. 使用交互式界面测试 generate_image 工具。
4. 通过 API 生成图像： bash curl -X POST http://localhost:5000/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "A futuristic cityscape at sunset"}'

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。