Replikationsfluss-mcp

Flux MCP replizieren

MCP-kompatibel Lizenz Typoskript Modellkontextprotokoll NPM-Downloads Sterne

Replicate Flux MCP ist ein fortschrittlicher Model Context Protocol (MCP)-Server, der KI-Assistenten die Erstellung hochwertiger Bilder und Vektorgrafiken ermöglicht. Er nutzt das Flux Schnell-Modell von Black Forest Labs für Rasterbilder und das V3 SVG-Modell von Recraft für Vektorgrafiken über die Replicate API.

📑 Inhaltsverzeichnis

Erste Schritte und Integration
Merkmale
Dokumentation
- Verfügbare Tools
- Verfügbare Ressourcen
Entwicklung
Technische Details
Fehlerbehebung
Beitragen
Lizenz
Ressourcen
Beispiele

🚀 Erste Schritte & Integration

Einrichtungsprozess

Abrufen eines replizierten API-Tokens
- Registrieren Sie sich bei Replicate
- Erstellen Sie ein API-Token in Ihren Kontoeinstellungen
Wählen Sie Ihre Integrationsmethode
- Wählen Sie eine der folgenden Integrationsoptionen basierend auf Ihrem bevorzugten MCP-Client
Bitten Sie Ihren KI-Assistenten, ein Bild zu generieren
- Fragen Sie einfach ganz natürlich: „Können Sie ein Bild einer ruhigen Berglandschaft bei Sonnenuntergang erzeugen?“
- Oder genauer: „Bitte erstellen Sie ein Bild, das eine friedliche Berglandschaft mit einem See zeigt, der im Vordergrund die Farben des Sonnenuntergangs reflektiert.“
Entdecken Sie erweiterte Funktionen
- Probieren Sie verschiedene Parametereinstellungen aus, um individuelle Ergebnisse zu erzielen
- Experimentieren Sie mit der SVG-Generierung mit generate_svg
- Verwenden Sie die Funktionen zur Stapelbildgenerierung oder Variantengenerierung

Cursor-Integration

Methode 1: Verwenden von mcp.json

Erstellen oder bearbeiten Sie die Datei .cursor/mcp.json in Ihrem Projektverzeichnis:

{
  "mcpServers": {
    "replicate-flux-mcp": {
      "command": "env REPLICATE_API_TOKEN=YOUR_TOKEN npx",
      "args": ["-y", "replicate-flux-mcp"]
    }
  }
}

Ersetzen Sie YOUR_TOKEN durch Ihr tatsächliches Replicate API-Token
Starten Sie den Cursor neu, um die Änderungen zu übernehmen

Methode 2: Manueller Modus

Öffnen Sie Cursor und gehen Sie zu Einstellungen
Navigieren Sie zum Abschnitt „MCP“ oder „Model Context Protocol“
Klicken Sie auf „Server hinzufügen“ oder eine entsprechende
Geben Sie den folgenden Befehl in das entsprechende Feld ein:

env REPLICATE_API_TOKEN=YOUR_TOKEN npx -y replicate-flux-mcp

Ersetzen Sie YOUR_TOKEN durch Ihr tatsächliches Replicate API-Token
Speichern Sie die Einstellungen und starten Sie Cursor bei Bedarf neu

Claude Desktop Integration

Erstellen oder bearbeiten Sie die Datei mcp.json in Ihrem Konfigurationsverzeichnis:

{
  "mcpServers": {
    "replicate-flux-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "replicate-flux-mcp"],
      "env": {
        "REPLICATE_API_TOKEN": "YOUR TOKEN"
      }
    }
  }
}

Ersetzen Sie YOUR_TOKEN durch Ihr tatsächliches Replicate API-Token
Starten Sie Claude Desktop neu, um die Änderungen zu übernehmen

Smithery Integration

Dieser MCP-Server ist als gehosteter Dienst auf Smithery verfügbar, sodass Sie ihn verwenden können, ohne einen eigenen Server einzurichten.

Besuchen Sie Smithery und erstellen Sie ein Konto, falls Sie noch keins haben
Navigieren Sie zur Replicate Flux MCP-Serverseite
Klicken Sie auf „Zum Arbeitsbereich hinzufügen“, um den Server zu Ihrem Smithery-Arbeitsbereich hinzuzufügen
Konfigurieren Sie Ihren MCP-Client (Cursor, Claude Desktop usw.) so, dass er die URL Ihres Smithery-Arbeitsbereichs verwendet

Weitere Informationen zur Verwendung von Smithery mit Ihren MCP-Clients finden Sie in der Smithery-Dokumentation .

Glama.ai-Integration

Dieser MCP-Server ist auch als gehosteter Dienst auf Glama.ai verfügbar und bietet eine weitere Möglichkeit, ihn ohne lokale Einrichtung zu verwenden.

Besuchen Sie Glama.ai und erstellen Sie ein Konto, falls Sie noch keins haben
Gehen Sie zur Replicate Flux MCP-Serverseite
Klicken Sie auf „Server installieren“, um den Server zu Ihrem Arbeitsbereich hinzuzufügen
Konfigurieren Sie Ihren MCP-Client für die Verwendung Ihres Glama.ai-Arbeitsbereichs

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu den Glama.ai MCP-Servern .

🌟 Funktionen

🖼️ Hochwertige Bildgenerierung – Erstellen Sie atemberaubende Bilder mit Flux Schnell, einem hochmodernen KI-Modell
🎨 Vektorgrafik-Unterstützung – Erstellen Sie professionelle SVG-Vektorgrafiken mit dem Recraft V3 SVG-Modell
🤖 KI-Assistenten-Integration – Ermöglichen Sie KI-Assistenten wie Claude nahtlos die Generierung visueller Inhalte
🎛️ Erweiterte Anpassung - Optimieren Sie die Generierung mit Steuerelementen für Seitenverhältnis, Qualität, Auflösung und mehr
🔌 Universelle MCP-Kompatibilität – Funktioniert mit allen MCP-Clients, einschließlich Cursor, Claude Desktop, Cline und Zed
🔒 Sichere lokale Verarbeitung – Alle Anfragen werden lokal verarbeitet, um Datenschutz und Sicherheit zu verbessern
🔍 Umfassende Verlaufsverwaltung – Verfolgen, Anzeigen und Abrufen Ihres gesamten Generationsverlaufs
📊 Stapelverarbeitung – Generieren Sie mehrere Bilder aus verschiedenen Eingabeaufforderungen in einer einzigen Anfrage
🔄 Variantenerkundung – Erstellen und vergleichen Sie mehrere Interpretationen desselben Konzepts
✏️ Prompt Engineering - Optimieren Sie Bildvarianten mit speziellen Prompt-Modifikationen

📚 Dokumentation

Verfügbare Tools

`generate_image`

Generiert ein Bild basierend auf einer Textaufforderung unter Verwendung des Flux-Schnell-Modells.

{
  prompt: string;                // Required: Text description of the image to generate
  seed?: number;                 // Optional: Random seed for reproducible generation
  go_fast?: boolean;             // Optional: Run faster predictions with optimized model (default: true)
  megapixels?: "1" | "0.25";     // Optional: Image resolution (default: "1")
  num_outputs?: number;          // Optional: Number of images to generate (1-4) (default: 1)
  aspect_ratio?: string;         // Optional: Aspect ratio (e.g., "16:9", "4:3") (default: "1:1")
  output_format?: string;        // Optional: Output format ("webp", "jpg", "png") (default: "webp")
  output_quality?: number;       // Optional: Image quality (0-100) (default: 80)
  num_inference_steps?: number;  // Optional: Number of denoising steps (1-4) (default: 4)
  disable_safety_checker?: boolean; // Optional: Disable safety filter (default: false)
}

`generate_multiple_images`

Generiert mehrere Bilder basierend auf einer Reihe von Eingabeaufforderungen mithilfe des Flux-Schnell-Modells.

{
  prompts: string[];             // Required: Array of text descriptions for images to generate (1-10 prompts)
  seed?: number;                 // Optional: Random seed for reproducible generation
  go_fast?: boolean;             // Optional: Run faster predictions with optimized model (default: true)
  megapixels?: "1" | "0.25";     // Optional: Image resolution (default: "1")
  aspect_ratio?: string;         // Optional: Aspect ratio (e.g., "16:9", "4:3") (default: "1:1")
  output_format?: string;        // Optional: Output format ("webp", "jpg", "png") (default: "webp")
  output_quality?: number;       // Optional: Image quality (0-100) (default: 80)
  num_inference_steps?: number;  // Optional: Number of denoising steps (1-4) (default: 4)
  disable_safety_checker?: boolean; // Optional: Disable safety filter (default: false)
}

`generate_image_variants`

Generiert aus einer einzigen Eingabeaufforderung mehrere Varianten desselben Bildes.

{
  prompt: string;                // Required: Text description for the image to generate variants of
  num_variants: number;          // Required: Number of image variants to generate (2-10, default: 4)
  prompt_variations?: string[];  // Optional: List of prompt modifiers to apply to variants (e.g., ["in watercolor style", "in oil painting style"])
  variation_mode?: "append" | "replace"; // Optional: How to apply variations - 'append' adds to base prompt, 'replace' uses variations directly (default: "append")
  seed?: number;                 // Optional: Base random seed. Each variant will use seed+variant_index
  go_fast?: boolean;             // Optional: Run faster predictions with optimized model (default: true)
  megapixels?: "1" | "0.25";     // Optional: Image resolution (default: "1")
  aspect_ratio?: string;         // Optional: Aspect ratio (e.g., "16:9", "4:3") (default: "1:1")
  output_format?: string;        // Optional: Output format ("webp", "jpg", "png") (default: "webp")
  output_quality?: number;       // Optional: Image quality (0-100) (default: 80)
  num_inference_steps?: number;  // Optional: Number of denoising steps (1-4) (default: 4)
  disable_safety_checker?: boolean; // Optional: Disable safety filter (default: false)
}

`generate_svg`

Generiert ein SVG-Vektorbild basierend auf einer Textaufforderung unter Verwendung des Recraft V3 SVG-Modells.

{
  prompt: string;                // Required: Text description of the SVG to generate
  size?: string;                 // Optional: Size of the generated SVG (default: "1024x1024")
  style?: string;                // Optional: Style of the generated image (default: "any")
                                // Options: "any", "engraving", "line_art", "line_circuit", "linocut"
}

`prediction_list`

Ruft eine Liste Ihrer letzten Vorhersagen von Replicate ab.

{
  limit?: number;  // Optional: Maximum number of predictions to return (1-100) (default: 50)
}

`get_prediction`

Ruft detaillierte Informationen zu einer bestimmten Vorhersage ab.

{
  predictionId: string;  // Required: ID of the prediction to retrieve
}

Verfügbare Ressourcen

`imagelist`

Durchsuchen Sie Ihren Verlauf der mit dem Flux-Schnell-Modell erstellten Bilder.

`svglist`

Durchsuchen Sie Ihren Verlauf der generierten SVG-Bilder, die mit dem Recraft V3 SVG-Modell erstellt wurden.

`predictionlist`

Durchsuchen Sie den gesamten Verlauf Ihrer Replicate-Vorhersagen.

💻 Entwicklung

Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/awkoy/replicate-flux-mcp.git
cd replicate-flux-mcp

Installieren Sie Abhängigkeiten:

npm install

Starten Sie den Entwicklungsmodus:

npm run dev

Erstellen Sie das Projekt:

npm run build

Mit Client verbinden:

{
  "mcpServers": {
    "image-generation-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "/Users/{USERNAME}/{PATH_TO}/replicate-flux-mcp/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "REPLICATE_API_TOKEN": "YOUR REPLICATE API TOKEN"
      }
    }
  }
}

⚙️ Technische Details

Stapel

Model Context Protocol SDK – Kern-MCP-Funktionalität für Werkzeug- und Ressourcenverwaltung
Replicate API – Bietet Zugriff auf hochmoderne KI-Bildgenerierungsmodelle
TypeScript – Gewährleistet Typsicherheit und nutzt moderne JavaScript-Funktionen
Zod – Implementiert Laufzeittypvalidierung für robuste API-Interaktionen

Konfiguration

Der Server kann durch Ändern des CONFIG Objekts in src/config/index.ts konfiguriert werden:

const CONFIG = {
  serverName: "replicate-flux-mcp",
  serverVersion: "0.1.2",
  imageModelId: "black-forest-labs/flux-schnell",
  svgModelId: "recraft-ai/recraft-v3-svg",
  pollingAttempts: 25,
  pollingInterval: 2000, // ms
};

🔍 Fehlerbehebung

Häufige Probleme

Authentifizierungsfehler

Stellen Sie sicher, dass Ihr REPLICATE_API_TOKEN in der Umgebung richtig eingestellt ist
Überprüfen Sie die Gültigkeit Ihres Tokens, indem Sie es direkt mit der Replicate-API testen.

Sicherheitsfilter ausgelöst

Das Modell verfügt über einen eingebauten Sicherheitsfilter, der bestimmte Eingabeaufforderungen blockieren kann
Versuchen Sie, Ihre Eingabeaufforderung zu ändern, um potenziell problematische Inhalte zu vermeiden

Timeout-Fehler

Bei größeren Bildern oder stark ausgelasteten Servern müssen Sie möglicherweise pollingAttempts oder pollingInterval in der Konfiguration erhöhen
Die Standardeinstellungen sollten für die meisten Anwendungsfälle funktionieren

🤝 Beitragen

Beiträge sind willkommen! Bitte folgen Sie diesen Schritten, um einen Beitrag zu leisten:

Forken Sie das Repository
Erstellen Sie Ihren Feature-Zweig ( git checkout -b feature/amazing-feature )
Übernehmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
Pushen zum Zweig ( git push origin feature/amazing-feature )
Öffnen einer Pull-Anfrage

Für Funktionsanfragen oder Fehlerberichte erstellen Sie bitte ein GitHub-Problem. Wenn Ihnen dieses Projekt gefällt, markieren Sie das Repository mit einem Stern!

📄 Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.

🔗 Ressourcen

🎨 Beispiele

Demo

Mehrere Eingabeaufforderungen	Eingabeaufforderungsvarianten

Hier sind einige Beispiele für die Verwendung der Tools:

Batch-Bildgenerierung mit `generate_multiple_images`

Erstellen Sie mehrere unterschiedliche Bilder gleichzeitig mit unterschiedlichen Eingabeaufforderungen:

{
  "prompts": [
    "A red sports car on a mountain road", 
    "A blue sports car on a beach", 
    "A vintage sports car in a city street"
  ]
}

Bildvarianten mit `generate_image_variants`

Erstellen Sie mithilfe von Seeds unterschiedliche Interpretationen desselben Konzepts:

{
  "prompt": "A futuristic city skyline at night",
  "num_variants": 4,
  "seed": 42
}

Oder erkunden Sie Stilvariationen mit Eingabeaufforderungsmodifikatoren:

{
  "prompt": "A character portrait",
  "prompt_variations": [
    "in anime style", 
    "in watercolor style", 
    "in oil painting style", 
    "as a 3D render"
  ]
}

Hergestellt mit ❤️ von Yaroslav Boiko

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

MCP für Replicate Flux Model. Bilder durch Eingabeaufforderungen generieren

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Methode 1: Verwenden von mcp.json

Methode 2: Manueller Modus

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🌟 Funktionen

📚 Dokumentation

Verfügbare Tools

generate_image

generate_multiple_images

generate_image_variants

generate_svg

prediction_list

get_prediction