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GPT Image 1 MCP

by CLOUDWERX-DEV
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MIT License
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  • Linux
  • Apple
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🚀 快速入门

npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

📋 先决条件

🔑 环境变量

💻 NPX 用法示例

# Set your OpenAI API key export OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key # Optional: Set custom output directory export GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=/home/username/Pictures/ai-generated-images # Run the server with NPX npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp
# Set your OpenAI API key $env:OPENAI_API_KEY = "sk-your-openai-api-key" # Optional: Set custom output directory $env:GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR = "C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images" # Run the server with NPX npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp
:: Set your OpenAI API key set OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key :: Optional: Set custom output directory set GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images :: Run the server with NPX npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

🔌 与 MCP 客户端集成

🛠️ 在 MCP 客户端中设置

{ "mcpServers": { "gpt-image-1": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp" ], "env": { "OPENAI_API_KEY": "PASTE YOUR OPEN-AI KEY HERE", "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "OPTIONAL: PATH TO SAVE GENERATED IMAGES" } } } }

不同操作系统的示例配置

{ "mcpServers": { "gpt-image-1": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key", "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "C:\\Users\\username\\Pictures\\ai-generated-images" } } } }
{ "mcpServers": { "gpt-image-1": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key", "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "/home/username/Pictures/ai-generated-images" } } } }

注意：对于 Windows 路径，请使用双反斜杠 ( \\ ) 来转义 JSON 中的反斜杠字符。对于 Linux/macOS，请使用正斜杠 ( / )。

✨ 特点

💡 增强功能

🔄 工作原理

📁 输出目录行为

安装和使用

NPM 包

此软件包可在 npm 上获取： @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

您可以全局安装它：

npm install -g @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

或者直接使用 npx 运行它，如快速入门部分所示。

工具： create_image

根据文本提示生成新图像。

参数

范围

类型

必需的

描述

prompt

细绳

是的

要生成的图像的文本描述（最多 32,000 个字符）

size

细绳

不

图像尺寸：“1024x1024”（默认）、“1536x1024”或“1024x1536”

quality

细绳

不

图像质量：“高”（默认）、“中”或“低”

n

整数

不

生成的图像数量（1-10，默认值：1）

background

细绳

不

背景样式：“透明”、“不透明”或“自动”（默认）

output_format

细绳

不

输出格式：“png”（默认）、“jpeg”或“webp”

output_compression

整数

不

压缩级别（0-100，默认值：0）

user

细绳

不

OpenAI 使用情况跟踪的用户标识符

moderation

细绳

不

审核级别：“低”或“自动”（默认）

例子

<use_mcp_tool> <server_name>gpt-image-1</server_name> <tool_name>create_image</tool_name> <arguments> { "prompt": "A futuristic city skyline at sunset, digital art", "size": "1024x1024", "quality": "high", "n": 1, "background": "auto" } </arguments> </use_mcp_tool>

回复

该工具返回：

  • 包含所生成图像详细信息的格式化文本消息

  • 以 base64 编码的数据格式显示图像

  • 元数据包括令牌使用情况和文件路径

工具： create_image_edit

根据文本提示和可选掩码编辑现有图像。

参数

范围

类型

必需的

描述

image

字符串、对象或数组

是的

要编辑的图像（base64字符串或文件路径对象）

prompt

细绳

是的

所需编辑的文本描述（最多 32,000 个字符）

mask

字符串或对象

不

定义要编辑的区域的掩码（base64字符串或文件路径对象）

size

细绳

不

图像尺寸：“1024x1024”（默认）、“1536x1024”或“1024x1536”

quality

细绳

不

图像质量：“高”（默认）、“中”或“低”

n

整数

不

生成的图像数量（1-10，默认值：1）

background

细绳

不

背景样式：“透明”、“不透明”或“自动”（默认）

user

细绳

不

OpenAI 使用情况跟踪的用户标识符

Base64 编码图像示例

<use_mcp_tool> <server_name>gpt-image-1</server_name> <tool_name>create_image_edit</tool_name> <arguments> { "image": "BASE64_ENCODED_IMAGE_STRING", "prompt": "Add a small robot in the corner", "mask": "BASE64_ENCODED_MASK_STRING", "quality": "high" } </arguments> </use_mcp_tool>

文件路径示例

<use_mcp_tool> <server_name>gpt-image-1</server_name> <tool_name>create_image_edit</tool_name> <arguments> { "image": { "filePath": "C:/path/to/your/image.png" }, "prompt": "Add a small robot in the corner", "mask": { "filePath": "C:/path/to/your/mask.png" }, "quality": "high" } </arguments> </use_mcp_tool>

回复

该工具返回：

  • 包含已编辑图像详细信息的格式化文本消息

  • 编辑后的图像作为 base64 编码数据

  • 元数据包括令牌使用情况和文件路径

🔧 故障排除

🚨常见问题

🔍 错误处理和报告

MCP 服务器包含全面的错误处理功能，可在出现问题时提供详细信息。发生错误时：

  1. 错误格式：所有错误均返回：

    • 清晰的错误信息，描述出了什么问题

    • 具体的错误代码或类型

    • 如果有关于错误的附加上下文

  2. AI 助手行为：当此 MCP 服务器与 AI 助手一起使用时：

    • 人工智能将始终报告完整的错误消息以帮助排除故障

    • 人工智能将用通俗易懂的语言解释错误的可能原因

    • 人工智能将建议解决问题的具体步骤

📄 许可证

🙏 致谢

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

模型上下文协议服务器，可使用 OpenAI 的 gpt-image-1 模型生成和编辑图像，从而允许 AI 助手根据文本提示创建和修改图像。

  1. 📋 先决条件
    1. 🔑 环境变量
      1. 💻 NPX 用法示例
        1. 🔌 与 MCP 客户端集成
          1. 🛠️ 在 MCP 客户端中设置
        2. ✨ 特点
          1. 💡 增强功能
        3. 🔄 工作原理
          1. 📁 输出目录行为
        4. 安装和使用
          1. NPM 包
          2. 工具： create_image
          3. 工具： create_image_edit
        5. 🔧 故障排除
          1. 🚨常见问题
          2. 🔍 错误处理和报告
        6. 📄 许可证
          1. 🙏 致谢

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              A server that provides AI-powered image generation, modification, and processing capabilities through the Model Context Protocol, leveraging Google Gemini models and other image services.
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              MIT License
              • Linux
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            • OpenAI MCP

              jezweb
              -
              security
              A
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              A Model Context Protocol server enabling AI assistants to generate images through OpenAI's DALL-E API with full support for all available options and fine-grained control.
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              Provides tools for generating and editing images using OpenAI's gpt-image-1 model via an MCP interface, enabling AI assistants to create and modify images based on text prompts.
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            MCP directory API

            We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

            curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/CLOUDWERX-DEV/gpt-image-1-mcp'

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