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FluxMCP

by AceDataCloud
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Python
Hybrid

FluxMCP

PyPI version PyPI downloads CI License: MIT MCP Python 3.10+

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für KI-Bildgenerierung und -bearbeitung mit Flux über die AceDataCloud-Plattform.

Erstellen und bearbeiten Sie beeindruckende KI-Bilder mit Flux-Modellen (flux-dev, flux-pro, flux-kontext) direkt aus Claude, Cursor oder jedem anderen MCP-kompatiblen Client.

Funktionen

  • Bildgenerierung - Generieren Sie Bilder aus Text-Prompts mit 6 Flux-Modellen

  • Bildbearbeitung - Bearbeiten Sie vorhandene Bilder mit kontextbezogenen Flux-Kontext-Modellen

  • Aufgabenmanagement - Verfolgen Sie asynchrone Generierungsaufgaben und Batch-Statusabfragen

  • Modell-Leitfaden - Integrierte Unterstützung bei der Modellauswahl und dem Verfassen von Prompts

  • Dualer Transport - stdio (lokal) und HTTP (remote/cloud) Modi

  • Docker-bereit - Containerisiert mit K8s-Deployment-Manifesten

  • Sicher - Bearer-Token-Authentifizierung mit anfragespezifischer Isolierung im HTTP-Modus

Related MCP server: DiffuGen

Tool-Referenz

Tool

Beschreibung

flux_generate_image

Generiert KI-Bilder aus einem Text-Prompt mit Flux.

flux_edit_image

Bearbeitet ein vorhandenes Bild mit Flux und einem Text-Prompt.

flux_list_models

Listet alle verfügbaren Flux-Modelle und deren Fähigkeiten auf.

flux_list_actions

Listet alle verfügbaren Flux-Tools und deren Anwendungsfälle auf.

flux_get_task

Fragt den Status und das Ergebnis einer Flux-Bildgenerierungsaufgabe ab.

flux_get_tasks_batch

Fragt mehrere Flux-Bildgenerierungsaufgaben gleichzeitig ab.

Schnellstart

1. API-Token abrufen

  1. Registrieren Sie sich auf der AceDataCloud-Plattform

  2. Gehen Sie zur API-Dokumentationsseite

  3. Klicken Sie auf "Acquire", um Ihr API-Token zu erhalten

  4. Kopieren Sie das Token für die untenstehende Verwendung

2. Den gehosteten Server verwenden (Empfohlen)

AceDataCloud hostet einen verwalteten MCP-Server — keine lokale Installation erforderlich.

Endpunkt: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp

Alle Anfragen erfordern ein Bearer-Token. Verwenden Sie das API-Token aus Schritt 1.

Claude.ai

Verbinden Sie sich direkt auf Claude.ai mit OAuth — kein API-Token erforderlich:

  1. Gehen Sie zu Claude.ai Einstellungen → Integrationen → Mehr hinzufügen

  2. Geben Sie die Server-URL ein: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. Schließen Sie den OAuth-Login-Prozess ab

  4. Beginnen Sie mit der Nutzung der Tools in Ihrer Konversation

Claude Desktop

Fügen Sie dies Ihrer Konfiguration hinzu (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json unter macOS):

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf

Fügen Sie dies Ihrer MCP-Konfiguration hinzu (.cursor/mcp.json oder .windsurf/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

VS Code (Copilot)

Fügen Sie dies Ihrer VS Code MCP-Konfiguration hinzu (.vscode/mcp.json):

{
  "servers": {
    "flux": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Oder installieren Sie die Ace Data Cloud MCP-Erweiterung für VS Code, die alle 15 MCP-Server mit einer Ein-Klick-Einrichtung bündelt.

JetBrains IDEs

  1. Gehen Sie zu Einstellungen → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)

  2. Klicken Sie auf Hinzufügen → HTTP

  3. Einfügen:

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Claude Code

Claude Code unterstützt MCP-Server nativ:

claude mcp add flux --transport http https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp \
  -h "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

Oder fügen Sie es der .mcp.json Ihres Projekts hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cline

Fügen Sie dies den MCP-Einstellungen von Cline hinzu (.cline/mcp_settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Amazon Q Developer

Fügen Sie dies Ihrer MCP-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Roo Code

Fügen Sie dies den Roo Code MCP-Einstellungen hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Continue.dev

Fügen Sie dies der .continue/config.yaml hinzu:

mcpServers:
  - name: flux
    type: streamable-http
    url: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp
    headers:
      Authorization: "Bearer YOUR_API_TOKEN"

Zed

Fügen Sie dies den Einstellungen von Zed hinzu (~/.config/zed/settings.json):

{
  "language_models": {
    "mcp_servers": {
      "flux": {
        "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
        }
      }
    }
  }
}

cURL-Test

# Health check (no auth required)
curl https://flux.mcp.acedata.cloud/health

# MCP initialize
curl -X POST https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'

3. Oder lokal ausführen (Alternative)

Wenn Sie den Server lieber auf Ihrem eigenen Rechner ausführen möchten:

# Install from PyPI
pip install mcp-flux-pro
# or
uvx mcp-flux-pro

# Set your API token
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your_token_here"

# Run (stdio mode for Claude Desktop / local clients)
mcp-flux-pro

# Run (HTTP mode for remote access)
mcp-flux-pro --transport http --port 8000

Claude Desktop (Lokal)

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-flux-pro"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

Docker (Self-Hosting)

docker pull ghcr.io/acedatacloud/mcp-flux-pro:latest
docker run -p 8000:8000 ghcr.io/acedatacloud/mcp-flux-pro:latest

Clients verbinden sich mit ihrem eigenen Bearer-Token — der Server extrahiert das Token aus dem Authorization-Header jeder Anfrage.

Verfügbare Tools

Tool

Beschreibung

flux_generate_image

Generiert Bilder aus Text-Prompts mit Modellauswahl

flux_edit_image

Bearbeitet vorhandene Bilder mit Textanweisungen

flux_get_task

Fragt den Status einer einzelnen Generierungsaufgabe ab

flux_get_tasks_batch

Fragt mehrere Aufgabenstatus gleichzeitig ab

flux_list_models

Listet alle verfügbaren Flux-Modelle und Fähigkeiten auf

flux_list_actions

Zeigt alle Tools und Workflow-Beispiele an

Verfügbare Prompts

Prompt

Beschreibung

flux_image_generation_guide

Leitfaden zur Auswahl des richtigen Tools und Modells

flux_prompt_writing_guide

Best Practices für das Schreiben effektiver Prompts

flux_workflow_examples

Häufige Workflow-Muster und Beispiele

Unterstützte Modelle

Modell

Qualität

Geschwindigkeit

Größenformat

Am besten geeignet für

flux-dev

Gut

Schnell

Pixel (256-1440px)

Schnelles Prototyping

flux-pro

Hoch

Mittel

Pixel (256-1440px)

Produktionseinsatz

flux-pro-1.1

Hoch

Mittel

Pixel (256-1440px)

Besseres Befolgen von Prompts

flux-pro-1.1-ultra

Höchste

Langsamer

Seitenverhältnisse

Maximale Qualität

flux-kontext-pro

Hoch

Mittel

Seitenverhältnisse

Bildbearbeitung

flux-kontext-max

Höchste

Langsamer

Seitenverhältnisse

Komplexe Bearbeitung

Anwendungsbeispiele

Ein Bild generieren

"Generate a photorealistic mountain landscape at golden hour"
→ flux_generate_image(prompt="...", model="flux-pro-1.1-ultra", size="16:9")

Ein Bild bearbeiten

"Add sunglasses to the person in this photo"
→ flux_edit_image(prompt="Add sunglasses", image_url="https://...", model="flux-kontext-pro")

Aufgabenstatus prüfen

"What's the status of my generation?"
→ flux_get_task(task_id="...")

Umgebungsvariablen

Variable

Erforderlich

Standard

Beschreibung

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

Ja (stdio)

—

API-Token von AceDataCloud

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

Nein

https://api.acedata.cloud

API-Basis-URL

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

Nein

—

OAuth-Client-ID (gehosteter Modus)

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

Nein

https://platform.acedata.cloud

Plattform-Basis-URL

FLUX_REQUEST_TIMEOUT

Nein

1800

Anfrage-Timeout in Sekunden

MCP_SERVER_NAME

Nein

flux

MCP-Servername

LOG_LEVEL

Nein

INFO

Logging-Level

Entwicklung

Einrichtung

git clone https://github.com/AceDataCloud/FluxMCP.git
cd FluxMCP
pip install -e ".[all]"
cp .env.example .env
# Edit .env with your API token

Lint & Format

ruff check .
ruff format .
mypy core tools main.py

Test

# Unit tests
pytest --cov=core --cov=tools

# Skip integration tests
pytest -m "not integration"

# With coverage report
pytest --cov=core --cov=tools --cov-report=html

Git-Hooks

git config core.hooksPath .githooks

API-Referenz

Dieser MCP-Server verwendet die AceDataCloud Flux API:

  • POST /flux/images — Bilder generieren oder bearbeiten

  • POST /flux/tasks — Aufgabenstatus abfragen (einzeln oder Batch)

Vollständige API-Dokumentation: platform.acedata.cloud

Lizenz

MIT-Lizenz — siehe LICENSE für Details.

Links

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
2dRelease cycle
57Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

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