复制通量 MCP

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

入门与集成
特征
文档
- 可用工具
- 可用资源
发展
技术细节
故障排除
贡献
执照
资源
示例

🚀 入门与集成

设置过程

获取复制 API 令牌
- 在Replicate注册
- 在您的帐户设置中创建 API 令牌
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
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。”
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

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"]
    }
  }
}

将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌
重新启动 Cursor 以应用更改

方法二：手动模式

打开 Cursor 并转到“设置”
导航到“MCP”或“模型上下文协议”部分
单击“添加服务器”或同等按钮
在相应的字段中输入以下命令：

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

将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌
保存设置并根据需要重新启动 Cursor

Claude 桌面集成

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"
      }
    }
  }
}

将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌
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。

访问Smithery并创建一个帐户（如果您没有帐户）
导航至Replicate Flux MCP 服务器页面
单击“添加到工作区”将服务器添加到您的 Smithery 工作区
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。

访问Glama.ai并创建一个帐户（如果您还没有帐户）
前往复制 Flux MCP 服务器页面
单击“安装服务器”将服务器添加到您的工作区
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

克隆存储库：

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

安装依赖项：

npm install

启动开发模式：

npm run dev

构建项目：

npm run build

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：

分叉存储库
创建你的功能分支（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
提交您的更改（ git commit -m 'Add some amazing feature' ）
推送到分支（ git push origin feature/amazing-feature ）
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

多个提示	提示变体

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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