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by awkoy
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Replicate Flux MCP是一款先进的模型上下文协议 (MCP) 服务器，可帮助 AI 助手生成高质量的图像和矢量图形。它通过 Replicate API 利用Black Forest Labs 的 Flux Schnell 模型（用于光栅图像）和Recraft 的 V3 SVG 模型（用于矢量图形）。

📑 目录

Related MCP server: Image Generator MCP Server

🚀 入门与集成

设置过程

  1. 获取复制 API 令牌

    • 在Replicate注册

    • 在您的帐户设置中创建 API 令牌

  2. 选择您的集成方法

    • 根据您首选的 MCP 客户端，遵循以下集成选项之一

  3. 让你的AI助手生成图像

    • 简单地自然地问：“你能生成一张日落时宁静的山景图像吗？”

    • 或者更具体一点：“请创作一幅描绘宁静山景的图像，前景中有一个倒映着夕阳色彩的湖泊。”

  4. 探索高级功能

    • 尝试不同的参数设置以获得定制结果

    • 使用generate_svg进行 SVG 生成实验

    • 使用批量图像生成或变体生成功能

光标集成

方法 1：使用 mcp.json

  1. 在您的项目目录中创建或编辑.cursor/mcp.json文件：

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

  1. 将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌

  2. 重新启动 Cursor 以应用更改

方法二：手动模式

  1. 打开 Cursor 并转到“设置”

  2. 导航到“MCP”或“模型上下文协议”部分

  3. 单击“添加服务器”或同等按钮

  4. 在相应的字段中输入以下命令：

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

  1. 将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌

  2. 保存设置并根据需要重新启动 Cursor

Claude 桌面集成

  1. 在您的配置目录中创建或编辑mcp.json文件：

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

  1. 将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌

  2. 重新启动 Claude Desktop 以应用更改

Smithery 集成

此 MCP 服务器可作为 Smithery 上的托管服务使用，您无需设置自己的服务器即可使用它。

  1. 访问Smithery并创建一个帐户（如果您没有帐户）

  2. 导航至Replicate Flux MCP 服务器页面

  3. 单击“添加到工作区”将服务器添加到您的 Smithery 工作区

  4. 配置您的 MCP 客户端（Cursor、Claude Desktop 等）以使用您的 Smithery 工作区 URL

有关将 Smithery 与 MCP 客户端结合使用的更多信息，请访问Smithery 文档。

Glama.ai集成

该 MCP 服务器也可作为 Glama.ai 上的托管服务使用，提供无需本地设置即可使用的另一种选择。

  1. 访问Glama.ai并创建一个帐户（如果您还没有帐户）

  2. 前往复制 Flux MCP 服务器页面

  3. 单击“安装服务器”将服务器添加到您的工作区

  4. 配置您的 MCP 客户端以使用您的 Glama.ai 工作区

有关更多信息，请访问Glama.ai MCP 服务器文档。

🌟 功能

  • 🖼️ 高质量图像生成- 使用最先进的 AI 模型 Flux Schnell 创建令人惊叹的图像

  • 🎨矢量图形支持- 使用 Recraft V3 SVG 模型生成专业的 SVG 矢量图形

  • 🤖 AI 助手集成- 无缝启用 Claude 等 AI 助手来生成视觉内容

  • 🎛️ 高级定制- 通过控制纵横比、质量、分辨率等来微调生成

  • 🔌 通用 MCP 兼容性- 适用于所有 MCP 客户端，包括 Cursor、Claude Desktop、Cline 和 Zed

  • 🔒 安全的本地处理- 所有请求均在本地处理，以增强隐私和安全性

  • 🔍 全面的历史管理——跟踪、查看和检索完整的生成历史记录

  • 📊 批处理- 在单个请求中根据不同的提示生成多个图像

  • 🔄 变体探索——创建并比较同一概念的多种解释

  • ✏️ 快速工程- 使用专门的快速修改来微调图像变化

📚 文档

可用工具

generate_image

使用 Flux Schnell 模型根据文本提示生成图像。

{ 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

使用 Flux Schnell 模型根据一系列提示生成多幅图像。

{ 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

从单个提示生成同一图像的多个变体。

{ 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

使用 Recraft V3 SVG 模型根据文本提示生成 SVG 矢量图像。

{ 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

从 Replicate 中检索您最近的预测列表。

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

get_prediction

获取有关特定预测的详细信息。

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

可用资源

imagelist

浏览使用 Flux Schnell 模型生成的图像的历史记录。

svglist

浏览使用 Recraft V3 SVG 模型创建的 SVG 图像的历史记录。

predictionlist

浏览所有重复预测历史记录。

💻 开发

  1. 克隆存储库：

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

  1. 安装依赖项：

npm install

  1. 启动开发模式：

npm run dev

  1. 构建项目：

npm run build

  1. 连接到客户端：

{ "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" } } } }

⚙️ 技术细节

堆

  • 模型上下文协议 SDK - 用于工具和资源管理的核心 MCP 功能

  • 复制 API - 提供对最先进的 AI 图像生成模型的访问

  • TypeScript - 确保类型安全并利用现代 JavaScript 功能

  • Zod - 实现运行时类型验证，以实现强大的 API 交互

配置

可以通过修改src/config/index.ts中的CONFIG对象来配置服务器：

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 };

🔍 故障排除

常见问题

身份验证错误

  • 确保在环境中正确设置了REPLICATE_API_TOKEN

  • 直接使用 Replicate API 测试您的令牌是否有效

安全过滤器已触发

  • 该模型具有内置安全过滤器，可能会阻止某些提示

  • 尝试修改提示以避免出现潜在的问题内容

超时错误

  • 对于较大的图像或繁忙的服务器，您可能需要在配置中增加pollingAttempts或pollingInterval

  • 默认设置应该适用于大多数用例

🤝 贡献

欢迎贡献！请按以下步骤进行贡献：

  1. 分叉存储库

  2. 创建你的功能分支（ git checkout -b feature/amazing-feature ）

  3. 提交您的更改（ git commit -m 'Add some amazing feature' ）

  4. 推送到分支（ git push origin feature/amazing-feature ）

  5. 打开拉取请求

如果您有功能请求或错误报告，请创建 GitHub Issue。如果您喜欢这个项目，请考虑为该仓库点赞！

📄 许可证

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

🔗 资源

🎨示例

演示

多个提示

提示变体

多个提示示例：“日落时宁静的山湖”、“夜晚繁华的城市街道”、“春天宁静的花园”

变体示例：基本提示“雄伟的城堡”，带有修饰语“水彩风格”、“油画风格”、“哥特式建筑”

以下是一些如何使用这些工具的示例：

使用generate_multiple_images批量生成图像

使用不同的提示一次创建多个不同的图像：

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

使用generate_image_variants图像变体

使用种子对同一概念创建不同的解释：

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

或者使用提示修饰符探索样式变化：

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

由 Yaroslav Boiko 用❤️制作

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