Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la generación y edición de imágenes mediante IA utilizando Flux a través de la plataforma AceDataCloud.
Genera y edita impresionantes imágenes mediante IA con modelos Flux (flux-dev, flux-pro, flux-kontext) directamente desde Claude, Cursor o cualquier cliente compatible con MCP.
Generación de imágenes - Genera imágenes a partir de prompts de texto con 6 modelos Flux
Edición de imágenes - Edita imágenes existentes con modelos Flux Kontext conscientes del contexto
Gestión de tareas - Realiza un seguimiento de las tareas de generación asíncronas y consultas de estado por lotes
Guía de modelos - Guía integrada para la selección de modelos y la redacción de prompts
Transporte dual - Modos stdio (local) y HTTP (remoto/nube)
Listo para Docker - Contenerizado con manifiestos de despliegue para K8s
Seguro - Autenticación mediante token Bearer con aislamiento por solicitud en modo HTTP
Related MCP server: DiffuGen
Herramienta | Descripción |
| Genera imágenes de IA a partir de un prompt de texto usando Flux. |
| Edita una imagen existente usando Flux con un prompt de texto. |
| Lista todos los modelos Flux disponibles y sus capacidades. |
| Lista todas las herramientas Flux disponibles y sus casos de uso. |
| Consulta el estado y el resultado de una tarea de generación de imágenes de Flux. |
| Consulta múltiples tareas de generación de imágenes de Flux a la vez. |
Regístrate en la Plataforma AceDataCloud
Haz clic en "Acquire" para obtener tu token de API
Copia el token para usarlo a continuación
AceDataCloud aloja un servidor MCP gestionado — no se requiere instalación local.
Endpoint: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp
Todas las solicitudes requieren un token Bearer. Usa el token de API del Paso 1.
Conéctate directamente en Claude.ai con OAuth — no se necesita token de API:
Ve a Settings → Integrations → Add More en Claude.ai
Introduce la URL del servidor: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp
Completa el flujo de inicio de sesión OAuth
Empieza a usar las herramientas en tu conversación
Añádelo a tu configuración (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS):
{
"mcpServers": {
"flux": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}Añádelo a tu configuración MCP (.cursor/mcp.json o .windsurf/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"flux": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}Añádelo a tu configuración MCP de VS Code (.vscode/mcp.json):
{
"servers": {
"flux": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}O instala la extensión Ace Data Cloud MCP para VS Code, que agrupa los 15 servidores MCP con una configuración de un solo clic.
Ve a Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)
Haz clic en Add → HTTP
Pega:
{
"mcpServers": {
"flux": {
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}Claude Code admite servidores MCP de forma nativa:
claude mcp add flux --transport http https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp \
-h "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"O añádelo al .mcp.json de tu proyecto:
{
"mcpServers": {
"flux": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}Añádelo a la configuración MCP de Cline (.cline/mcp_settings.json):
{
"mcpServers": {
"flux": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}Añádelo a tu configuración MCP:
{
"mcpServers": {
"flux": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}Añádelo a la configuración MCP de Roo Code:
{
"mcpServers": {
"flux": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}Añádelo a .continue/config.yaml:
mcpServers:
- name: flux
type: streamable-http
url: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp
headers:
Authorization: "Bearer YOUR_API_TOKEN"Añádelo a la configuración de Zed (~/.config/zed/settings.json):
{
"language_models": {
"mcp_servers": {
"flux": {
"url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
}
}
}
}
}# 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"}}}'Si prefieres ejecutar el servidor en tu propia máquina:
# 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{
"mcpServers": {
"flux": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-flux-pro"],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
}
}
}
}docker pull ghcr.io/acedatacloud/mcp-flux-pro:latest
docker run -p 8000:8000 ghcr.io/acedatacloud/mcp-flux-pro:latestLos clientes se conectan con su propio token Bearer — el servidor extrae el token del encabezado Authorization de cada solicitud.
Herramienta | Descripción |
| Genera imágenes a partir de prompts de texto con selección de modelo |
| Edita imágenes existentes con instrucciones de texto |
| Consulta el estado de una tarea de generación individual |
| Consulta múltiples estados de tareas a la vez |
| Lista todos los modelos Flux disponibles y sus capacidades |
| Muestra todas las herramientas y ejemplos de flujo de trabajo |
Prompt | Descripción |
| Guía para elegir la herramienta y el modelo adecuados |
| Mejores prácticas para escribir prompts efectivos |
| Patrones de flujo de trabajo comunes y ejemplos |
Modelo | Calidad | Velocidad | Formato de tamaño | Ideal para |
| Buena | Rápida | Píxeles (256-1440px) | Prototipado rápido |
| Alta | Media | Píxeles (256-1440px) | Uso en producción |
| Alta | Media | Píxeles (256-1440px) | Mejor seguimiento de prompts |
| Máxima | Más lenta | Relaciones de aspecto | Calidad máxima |
| Alta | Media | Relaciones de aspecto | Edición de imágenes |
| Máxima | Más lenta | Relaciones de aspecto | Edición compleja |
"Generate a photorealistic mountain landscape at golden hour"
→ flux_generate_image(prompt="...", model="flux-pro-1.1-ultra", size="16:9")"Add sunglasses to the person in this photo"
→ flux_edit_image(prompt="Add sunglasses", image_url="https://...", model="flux-kontext-pro")"What's the status of my generation?"
→ flux_get_task(task_id="...")Variable | Requerido | Predeterminado | Descripción |
| Sí (stdio) | — | Token de API de AceDataCloud |
| No |
| URL base de la API |
| No | — | ID de cliente OAuth (modo alojado) |
| No |
| URL base de la plataforma |
| No |
| Tiempo de espera de solicitud en segundos |
| No |
| Nombre del servidor MCP |
| No |
| Nivel de registro |
git clone https://github.com/AceDataCloud/FluxMCP.git
cd FluxMCP
pip install -e ".[all]"
cp .env.example .env
# Edit .env with your API tokenruff check .
ruff format .
mypy core tools main.py# Unit tests
pytest --cov=core --cov=tools
# Skip integration tests
pytest -m "not integration"
# With coverage report
pytest --cov=core --cov=tools --cov-report=htmlgit config core.hooksPath .githooksEste servidor MCP utiliza la API de Flux de AceDataCloud:
POST /flux/images — Generar o editar imágenes
POST /flux/tasks — Consultar el estado de la tarea (individual o por lotes)
Documentación completa de la API: platform.acedata.cloud
Licencia MIT — ver LICENSE para más detalles.
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
AI image, video & music generation. Flux, Veo 3.1, Suno V5. Free tier included.
Image, video, audio, face-swap, talking avatars and chat across 300+ AI models, one balance.
100+ AI models: FLUX, Sora, Veo, Kling, Runway, Suno. OAuth or Bearer. No VPN. RU billing.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AceDataCloud/FluxMCP'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server