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Replicate Flux MCPは、 AIアシスタントによる高品質な画像とベクターグラフィックの生成を可能にする、高度なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。Replicate APIを介して、ラスター画像にはBlack Forest LabsのFlux Schnellモデル、ベクターグラフィックにはRecraftのV3 SVGモデルを活用します。

📑 目次

🚀 はじめにと統合

セットアッププロセス

複製APIトークンを取得する
- Replicateにサインアップ
- アカウント設定でAPIトークンを作成する
統合方法を選択する
- ご希望のMCPクライアントに応じて、以下の統合オプションのいずれかを選択してください。
AIアシスタントに画像を生成してもらう
- 単純に自然に質問します。「夕暮れ時の静かな山の風景の画像を生成できますか？」
- あるいは、もっと具体的に言うと、「夕焼けの色を映す湖のある静かな山の風景を描いた画像を作成してください」
高度な機能を見る
- さまざまなパラメータ設定を試して、カスタマイズされた結果を得てください
- generate_svgを使った SVG 生成の実験
- バッチ画像生成またはバリアント生成機能を使用する

カーソル統合

方法1: mcp.jsonを使用する

プロジェクトディレクトリに.cursor/mcp.jsonファイルを作成または編集します。

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

YOUR_TOKEN実際のReplicate APIトークンに置き換えます。
変更を適用するにはカーソルを再起動してください

方法2: 手動モード

カーソルを開いて設定へ移動します
「MCP」または「モデルコンテキストプロトコル」セクションに移動します
「サーバーを追加」または同等のボタンをクリック
適切なフィールドに次のコマンドを入力します。

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

YOUR_TOKEN実際のReplicate APIトークンに置き換えます。
設定を保存し、必要に応じてカーソルを再起動します。

クロードデスクトップ統合

構成ディレクトリにmcp.jsonファイルを作成または編集します。

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

YOUR_TOKEN実際のReplicate APIトークンに置き換えます。
変更を適用するには、Claude Desktopを再起動してください。

鍛冶屋の統合

この MCP サーバーは Smithery 上のホストサービスとして利用できるため、独自のサーバーをセットアップしなくても使用できます。

Smitheryにアクセスしてアカウントをお持ちでない場合は作成してください
Replicate Flux MCP サーバーページに移動します
「ワークスペースに追加」をクリックして、サーバーをSmitheryワークスペースに追加します。
Smithery ワークスペース URL を使用するように MCP クライアント (Cursor、Claude Desktop など) を設定します。

MCP クライアントで Smithery を使用する方法の詳細については、 Smithery のドキュメントを参照してください。

Glama.aiとの統合

この MCP サーバーは Glama.ai 上のホストサービスとしても利用可能であり、ローカルセットアップなしで使用できる別のオプションを提供します。

Glama.aiにアクセスしてアカウントをお持ちでない場合は作成してください
Replicate Flux MCP サーバーページに移動します
「サーバーをインストール」をクリックして、サーバーをワークスペースに追加します。
Glama.aiワークスペースを使用するようにMCPクライアントを構成する

詳細については、 Glama.ai MCP サーバーのドキュメントをご覧ください。

🌟 特徴

🖼️ 高品質な画像生成- 最先端のAIモデルであるFlux Schnellを使用して、素晴らしい画像を作成します
🎨 ベクターグラフィックのサポート- Recraft V3 SVGモデルを使用してプロフェッショナルなSVGベクターグラフィックを生成します
🤖 AIアシスタントの統合- ClaudeのようなAIアシスタントがシームレスにビジュアルコンテンツを生成できるようにします
🎛️ 高度なカスタマイズ- アスペクト比、品質、解像度などのコントロールを使用して生成を微調整します
🔌 ユニバーサル MCP 互換性- Cursor、Claude Desktop、Cline、Zed を含むすべての MCP クライアントで動作します
🔒 安全なローカル処理- プライバシーとセキュリティを強化するために、すべてのリクエストはローカルで処理されます
🔍 包括的な履歴管理- 完全な世代履歴を追跡、表示、取得します
📊 バッチ処理- 1回のリクエストで異なるプロンプトから複数の画像を生成します
🔄 バリアント探索- 同じ概念の複数の解釈を作成して比較する
✏️ プロンプトエンジニアリング- 特別なプロンプトの変更で画像のバリエーションを微調整します

📚 ドキュメント

利用可能なツール

`generate_image`

Flux Schnell モデルを使用して、テキストプロンプトに基づいて画像を生成します。

{
  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`

Flux Schnell モデルを使用して、一連のプロンプトに基づいて複数の画像を生成します。

{
  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`

単一のプロンプトから同じ画像の複数のバリエーションを生成します。

{
  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`

Recraft V3 SVG モデルを使用して、テキストプロンプトに基づいて SVG ベクターイメージを生成します。

{
  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`

Replicate から最近の予測のリストを取得します。

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

`get_prediction`

特定の予測に関する詳細情報を取得します。

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

利用可能なリソース

`imagelist`

Flux Schnell モデルを使用して生成された画像の履歴を参照します。

`svglist`

Recraft V3 SVG モデルで作成された生成された SVG イメージの履歴を参照します。

`predictionlist`

すべての Replicate 予測履歴を参照します。

💻 開発

リポジトリをクローンします。

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

依存関係をインストールします:

npm install

開発モードを開始します:

npm run dev

プロジェクトをビルドします。

npm run build

クライアントに接続:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

⚙️ 技術的な詳細

スタック

モデルコンテキストプロトコルSDK - ツールとリソース管理のためのコアMCP機能
Replicate API - 最先端のAI画像生成モデルへのアクセスを提供します
TypeScript - 型の安全性を確保し、最新のJavaScript機能を活用します
Zod - 堅牢なAPIインタラクションのための実行時型検証を実装します

構成

サーバーはsrc/config/index.tsのCONFIGオブジェクトを変更することで設定できます。

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
};

🔍 トラブルシューティング

よくある問題

認証エラー

REPLICATE_API_TOKENが環境で正しく設定されていることを確認してください
Replicate APIで直接テストしてトークンが有効であることを確認します

安全フィルターが作動しました

このモデルには安全フィルターが組み込まれており、特定のプロンプトをブロックする可能性があります。
問題となる可能性のあるコンテンツを避けるため、プロンプトを修正してみてください。

タイムアウトエラー

大きな画像や混雑したサーバーの場合は、構成でpollingAttemptsまたはpollingInterval増やす必要があるかもしれません。
デフォルト設定はほとんどのユースケースで機能するはずです

🤝 貢献する

貢献を歓迎します！貢献するには、次の手順に従ってください。

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成します（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )
プルリクエストを開く

機能リクエストやバグレポートについては、GitHub の Issue を作成してください。このプロジェクトが気に入ったら、リポジトリにスターを付けてください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

🔗 リソース

🎨 例

複数のプロンプト	プロンプトバリアント

ツールの使用方法の例をいくつか示します。

`generate_multiple_images`によるバッチ画像生成

異なるプロンプトを使用して、一度に複数の異なる画像を作成します。

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

`generate_image_variants`を使用した画像バリアント

シードを使用して、同じ概念の異なる解釈を作成します。

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

または、プロンプト修飾子を使用してスタイルのバリエーションを調べます。

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

ヤロスラフ・ボイコが❤️を込めて作りました

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HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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

複製フラックスモデルのためのMCP。プロンプトによる画像生成

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セットアッププロセス

カーソル統合

方法1: mcp.jsonを使用する

方法2: 手動モード

クロードデスクトップ統合

鍛冶屋の統合

Glama.aiとの統合

🌟 特徴

📚 ドキュメント

利用可能なツール

generate_image

generate_multiple_images

generate_image_variants

generate_svg

prediction_list

get_prediction

利用可能なリソース

imagelist

svglist

predictionlist