Venice AI Image Generator MCP Server

基本能力

产品定位

Venice AI Image Generator MCP Server 是一个桥梁服务，连接大型语言模型（如 Claude）和 Venice AI 的图像生成 API，提供标准化的图像生成和用户反馈处理能力。

核心功能

1. 图像生成与批准工作流：
2. 根据文本提示生成图像
3. 显示带有可点击的赞/踩图标的图像
4. 允许用户批准图像或请求重新生成

5. 使用相同参数重新生成图像

6. 多视图生成：

7. 使用 Gemini API 从批准的图像生成多个一致视图（前、右、左、后）
8. 每个视图都有自己的批准/重新生成机制

9. 最终生成 3D 模型

10. 技术实现：

11. 实现了多个 MCP 工具：
    • generate_venice_image：从文本提示生成图像
    • approve_image：标记图像为已批准
    • regenerate_image：使用相同参数重新生成图像
    • list_available_models：提供可用 Venice AI 模型信息

适用场景

1. 需要根据文本描述生成图像的应用
2. 需要用户交互式批准生成内容的场景
3. 需要从 2D 图像生成 3D 模型的场景
4. 需要多角度一致视图生成的场景

工具列表

1. generate_venice_image：从文本提示创建图像并返回带有批准选项的图像
2. approve_image：当用户点赞时标记图像为已批准
3. regenerate_image：当用户点踩时使用相同参数创建新图像
4. list_available_models：提供关于可用 Venice AI 模型的信息

常见问题解答

1. 如何集成 Venice AI API：需要设置 Venice AI API 凭证
2. 如何连接 LLM 主机：服务器需要运行并连接到 LLM 主机（如 Claude）
3. 图像存储：当前图像存储在内存缓存中，未来可能添加持久存储

使用教程

使用依赖

1. 安装 FastMCP 库
2. 设置 Venice AI API 凭证

安装教程

1. 安装 FastMCP 库： bash pip install fastmcp
2. 克隆项目仓库： bash git clone [repository_url] cd mcp-server-venice-ai
3. 安装 Python 依赖： bash pip install -r requirements.txt
4. 配置 Venice AI API 凭证

调试方式

1. 启动服务器： bash python server.py
2. 使用 MCP Inspector 进行调试：
3. 访问 MCP Inspector
4. 连接到运行中的服务器
5. 测试各个工具功能

许可证

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