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Image Generation MCP Server

by manascb1344
npmGitHub
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MIT License
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Integrations

  • Uses the Flux.1 Schnell model via Together AI to generate high-quality images based on text prompts

图像生成 MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器，支持通过 Together AI 使用 Flux.1 Schnell 模型无缝生成高质量图像。该服务器提供标准化接口来指定图像生成参数。

特征

  • 由 Flux.1 Schnell 模型提供支持的高质量图像生成
  • 支持自定义尺寸（宽度和高度）
  • 清除提示验证和 API 问题的错误处理
  • 轻松与 MCP 兼容客户端集成
  • 可选将图像以 PNG 格式保存到磁盘

安装

npm install together-mcp

或者直接运行：

npx together-mcp@latest

配置

添加到您的 MCP 服务器配置：

{ "mcpServers": { "together-image-gen": { "command": "npx", "args": ["together-mcp@latest -y"], "env": { "TOGETHER_API_KEY": "<API KEY>" } } } }

用法

服务器提供了一个工具： generate_image

使用generate_image

此工具只有一个必需参数 - 提示符。所有其他参数均为可选参数，如果未提供，则使用合理的默认值。

参数
{ // Required prompt: string; // Text description of the image to generate // Optional with defaults model?: string; // Default: "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free" width?: number; // Default: 1024 (min: 128, max: 2048) height?: number; // Default: 768 (min: 128, max: 2048) steps?: number; // Default: 1 (min: 1, max: 100) n?: number; // Default: 1 (max: 4) response_format?: string; // Default: "b64_json" (options: ["b64_json", "url"]) image_path?: string; // Optional: Path to save the generated image as PNG }
最小请求示例

仅需要提示：

{ "name": "generate_image", "arguments": { "prompt": "A serene mountain landscape at sunset" } }
包含图像保存的完整请求示例

覆盖所有默认值并指定保存图像的路径：

{ "name": "generate_image", "arguments": { "prompt": "A serene mountain landscape at sunset", "width": 1024, "height": 768, "steps": 20, "n": 1, "response_format": "b64_json", "model": "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free", "image_path": "/path/to/save/image.png" } }
响应格式

响应将是一个 JSON 对象，包含以下内容：

{ "id": string, // Generation ID "model": string, // Model used "object": "list", "data": [ { "timings": { "inference": number // Time taken for inference }, "index": number, // Image index "b64_json": string // Base64 encoded image data (if response_format is "b64_json") // OR "url": string // URL to generated image (if response_format is "url") } ] }

如果提供了 image_path 并且保存成功，则响应将包括保存位置的确认。

默认值

如果请求中未指定，则使用以下默认值：

  • 型号：“black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free”
  • 宽度：1024
  • 高度：768
  • 步骤：1
  • n：1
  • 响应格式：“b64_json”

重要提示

  1. 仅需要prompt参数
  2. 如果未提供，所有可选参数均使用默认值
  3. 提供时，参数必须满足其约束（例如宽度/高度范围）
  4. Base64 响应可能很大 - 对于较大的图像请使用 URL 格式
  5. 保存图像时，确保指定的目录存在且可写

先决条件

  • Node.js >= 16
  • Together AI API 密钥
    1. 登录api.together.xyz
    2. 导航至API 密钥设置
    3. 点击“创建”生成新的API密钥
    4. 复制生成的密钥以用于您的 MCP 配置

依赖项

{ "@modelcontextprotocol/sdk": "0.6.0", "axios": "^1.6.7" }

发展

克隆并构建项目：

git clone https://github.com/manascb1344/together-mcp-server cd together-mcp-server npm install npm run build

可用脚本

  • npm run build构建 TypeScript 项目
  • npm run watch - 观察变化并重建
  • npm run inspector - 运行 MCP 检查器

贡献

欢迎贡献！请按以下步骤操作：

  1. 分叉存储库
  2. 创建新分支 ( feature/my-new-feature )
  3. 提交你的更改
  4. 将树枝推到你的叉子上
  5. 打开拉取请求

您可以通过 GitHub Issues 提交功能请求和错误报告。请先检查现有问题，然后再创建新问题。

对于重大更改，请先打开问题来讨论您提议的更改。

执照

本项目遵循 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

You must be authenticated.

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

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，可通过 Together AI 使用可自定义参数的 Flux.1 Schnell 模型生成高质量图像。

  1. 特征
    1. 安装
      1. 配置
    2. 用法
      1. 使用generate_image
      2. 默认值
      3. 重要提示
    3. 先决条件
      1. 依赖项
        1. 发展
          1. 可用脚本
        2. 贡献
          1. 执照

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