MCPollinations Multimodal MCP Server

by pinkpixel-dev
Verified

local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

  • Used as the default model for image generation within the MCP server, enabling high-quality image creation from text prompts.

  • Runtime environment required to run the MCP server, with version 14.0.0 or higher needed (16.0.0+ recommended for best performance).

MCPolinations マルチモーダル MCP サーバー

AIアシスタントがPollinations APIを通じて画像、テキスト、音声を生成できるようにするモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー

特徴

  • テキストプロンプトから画像のURLを生成する
  • 画像を生成し、Base64 でエンコードされたデータとして返し、png、jpeg、jpg、または webp として保存します (デフォルト: png)
  • テキストプロンプトからテキスト応答を生成する
  • テキストプロンプトから音声応答を生成する
  • 利用可能な画像およびテキスト生成モデルの一覧
  • 認証は不要
  • シンプルで軽量
  • モデルコンテキストプロトコル(MCP)と互換性があります

システム要件

  • Node.js : バージョン14.0.0以上
    • 最高のパフォーマンスを得るには、Node.js 16.0.0 以降を推奨します。
    • Node.jsバージョン16未満ではAbortControllerポリフィルを使用します

クイックスタート

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の mcpollinations を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @pinkpixel-dev/mcpollinations --client claude

MCP サーバーを使用する最も簡単な方法:

# Run directly with npx (no installation required) npx @pinkpixel/mcpollinations

グローバルにインストールする場合:

# Install globally npm install -g @pinkpixel/mcpollinations # Run the server mcpollinations # or npx @pinkpixel/mcpollinations

またはリポジトリをクローンします:

# Clone the git repository git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mcpollinations.git # Run the server mcpollinations # or npx @pinkpixel/mcpollinations # or run directly node /path/to/MCPollinations/pollinations-mcp-server.js

MCP統合

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) をサポートするアプリケーションとサーバーを統合するには:

  1. MCP 構成ファイルを生成します。
# If installed globally npx @pinkpixel/mcpollinations generate-config # Or run directly node /path/to/MCPollinations/generate-mcp-config.js
  1. プロンプトに従って設定をカスタマイズするか、デフォルトを使用します。
    • カスタム出力と一時ディレクトリを設定します(移植性のため、デフォルトは相対パスです)
    • 画像生成のデフォルト パラメータを設定します (使用可能なモデル、寸法などのリストを含む)
    • テキスト生成のデフォルトパラメータを設定する(利用可能なモデルのリスト付き)
    • オーディオ生成(音声)のデフォルトパラメータを設定する
    • 許可するツールを指定する
  2. 生成されたmcp.jsonファイルをアプリケーションの MCP 設定 .json ファイルにコピーします。
  3. アプリケーションを再起動してください。

統合後は、次のようなコマンドを使用できます。

「MCPollinationsを使用して海に沈む夕日の画像を生成する」

トラブルシューティング

「AbortControllerが定義されていません」エラー

MCP サーバーの実行中にこのエラーが発生した場合:

ReferenceError: AbortController is not defined

これは通常、Node.js の古いバージョン(バージョン 16.0.0 未満)で実行していることが原因です。以下の解決策のいずれかをお試しください。

  1. Node.js を更新します(推奨):
    • Node.js 16.0.0以降にアップデートする
  2. グローバルインストールを使用する
    • パッケージの最新バージョンに更新: GXP7
  3. AbortControllerを手動でインストールします:
    • 何らかの理由でポリフィルが機能しない場合: GXP8

Node.jsのバージョンを確認する

現在の Node.js バージョンを確認するには:

node --version

16.0.0 より前のバージョンが表示される場合は、互換性を最大限に高めるためにアップグレードを検討してください。

利用可能なツール

MCP サーバーは次のツールを提供します。

  1. generateImageUrl - テキストプロンプトから画像URLを生成する
  2. generateImage - 画像を生成し、それを base64 エンコードされたデータとして返し、デフォルトでファイルに保存します (PNG 形式)
  3. respondAudio - テキストプロンプトに対する音声応答を生成します(カスタマイズ可能な音声パラメータ)
  4. respondText - テキストモデルを使用してプロンプトにテキストで応答します(カスタマイズ可能なモデルパラメータ)
  5. listImageModels - 画像生成に利用可能なモデルを一覧表示します
  6. listTextModels - テキスト生成に使用可能なモデルを一覧表示します
  7. listAudioVoices - オーディオ生成に使用できるすべての音声を一覧表示します

画像生成の詳細

デフォルトの動作

generateImageツールを使用する場合:

  • 画像はデフォルトでPNGファイルとしてディスクに保存されます
  • デフォルトの保存場所は、MCPサーバーが実行している現在の作業ディレクトリです。
  • デフォルトでは「フラックス」モデルが使用されます
  • 各画像に対してデフォルトでランダムシードが生成されます(多様性を確保)
  • 画像がファイルに保存されているかどうかに関係なく、Base64でエンコードされた画像データが常に返されます。

画像生成のカスタマイズ

// Example options for generateImage const options = { // Model selection (defaults to 'flux') model: "flux", // Image dimensions width: 1024, height: 1024, // Generation options seed: 12345, // Specific seed for reproducibility (defaults to random) enhance: true, // Enhance the prompt using an LLM before generating (defaults to true) safe: false, // Content filtering (defaults to false) // File saving options saveToFile: true, // Set to false to skip saving to disk outputPath: "/path/to/save/directory", // Custom save location fileName: "my_custom_name", // Without extension format: "png" // png, jpeg, jpg, or webp };

画像が保存される場所

Claude または他のアプリケーションを MCP サーバーで使用する場合:

  1. イメージは、Claude またはクライアント アプリケーションがインストールされている場所ではなく、MCP サーバーが実行されている現在の作業ディレクトリに保存されます
  2. 特定のディレクトリから MCP サーバーを手動で起動すると、画像はデフォルトでそこに保存されます。
  3. Claude Desktop が MCP サーバーを自動的に起動すると、画像は Claude Desktop の作業ディレクトリ (通常はアプリケーション データ フォルダー) に保存されます。

生成された画像を見つける

  • 画像を生成した後のクロードからの応答には、画像が保存されたファイルの完全なパスが含まれています。
  • outputPathパラメータを使用して、使い慣れた場所を指定できます。
  • ベストプラクティス: クロードに、画像やダウンロードディレクトリなどの簡単にアクセスできるフォルダに画像を保存するように依頼します。

ユニークなファイル名

MCP サーバーは、生成された画像が常に一意のファイル名を持ち、既存のファイルを上書きしないことを保証します。

  1. デフォルトのファイル名は次のとおりです。
    • プロンプトのサニタイズされたバージョン(最初の20文字)
    • タイムスタンプ
    • ランダムな接尾辞
  2. カスタム ファイル名も保護されます。
    • ファイル名を指定し、その名前のファイルがすでに存在する場合は、数字の接尾辞が自動的に追加されます。
    • たとえば、 sunset.pngsunset_1.pngsunset_2.pngなどです。

つまり、以前の画像を上書きすることを心配することなく、同じプロンプトまたはファイル名を持つ複数の画像を安全に生成できます。

Base64データへのアクセス

ファイルに保存する場合でも、base64 でエンコードされた画像データが常に返され、次の目的で使用できます。

  • Web ページへの埋め込み ( <img src="data:image/png;base64,..." /> )
  • 他のサービスやAPIに渡す
  • ファイルシステム操作なしでメモリ内で処理
  • データURIをサポートするアプリケーションでの表示

開発者向け

独自のプロジェクトでパッケージを使用する場合:

# Install as a dependency npm install @pinkpixel/mcpollinations # Import in your code import { generateImageUrl, generateImage, repsondText, respondAudio, listTextModels, listImageModels, listAudioVoices } from '@pinkpixel/mcpollinations';

You must be authenticated.

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

AI アシスタントが認証を必要とせずに Pollinations API を通じて画像、テキスト、オーディオを生成できるようにするモデル コンテキスト プロトコル サーバー。

  1. Features
    1. System Requirements
      1. Quick Start
        1. Installing via Smithery
      2. MCP Integration
        1. Troubleshooting
          1. "AbortController is not defined" Error
          2. Check Your Node.js Version
        2. Available Tools
          1. Image Generation Details
            1. Default Behavior
            2. Customizing Image Generation
            3. Where Images Are Saved
            4. Finding Your Generated Images
            5. Unique Filenames
            6. Accessing Base64 Data
          2. For Developers
            ID: 8oz8ip3g3o