FluxMCP

Name: FluxMCP
Author: AceDataCloud

PyPI version PyPI downloads License: MIT MCP Python 3.10+

AceDataCloudプラットフォームを通じてFluxを使用したAI画像生成および編集のためのModel Context Protocol (MCP)サーバーです。

Claude、Cursor、またはMCP互換クライアントから直接、Fluxモデル（flux-dev、flux-pro、flux-kontext）を使用して素晴らしいAI画像を生成・編集できます。

特徴

画像生成 - 6つのFluxモデルを使用してテキストプロンプトから画像を生成
画像編集 - コンテキスト認識型のFlux Kontextモデルを使用して既存の画像を編集
タスク管理 - 非同期生成タスクの追跡およびバッチステータス照会
モデルガイド - モデル選択とプロンプト作成のための組み込みガイダンス
デュアルトランスポート - stdio（ローカル）およびHTTP（リモート/クラウド）モード
Docker対応 - K8sデプロイメントマニフェストを含むコンテナ化済み
セキュア - HTTPモードでのリクエストごとの分離を伴うBearerトークン認証

ツールリファレンス

ツール	説明
`flux_generate_image`	Fluxを使用してテキストプロンプトからAI画像を生成します。
`flux_edit_image`	テキストプロンプトを使用してFluxで既存の画像を編集します。
`flux_list_models`	利用可能なすべてのFluxモデルとその機能を一覧表示します。
`flux_list_actions`	利用可能なすべてのFluxツールとその使用例を一覧表示します。
`flux_get_task`	Flux画像生成タスクのステータスと結果を照会します。
`flux_get_tasks_batch`	複数のFlux画像生成タスクを一度に照会します。

クイックスタート

1. APIトークンの取得

AceDataCloudプラットフォームにサインアップします
APIドキュメントページに移動します
**「Acquire」**をクリックしてAPIトークンを取得します
以下の使用のためにトークンをコピーします

2. ホスト型サーバーの使用（推奨）

AceDataCloudは管理されたMCPサーバーをホストしており、ローカルインストールは不要です。

エンドポイント: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp

すべてのリクエストにはBearerトークンが必要です。ステップ1で取得したAPIトークンを使用してください。

Claude.ai

OAuthを使用してClaude.aiに直接接続します。APIトークンは不要です：

Claude.aiの設定 → 統合 → 追加に移動します
サーバーURLを入力します: https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp
OAuthログインフローを完了します
会話でツールの使用を開始します

Claude Desktop

設定ファイル（macOSの場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）に追加します：

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

Cursor / Windsurf

MCP設定（.cursor/mcp.json または .windsurf/mcp.json）に追加します：

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

VS Code (Copilot)

VS CodeのMCP設定（.vscode/mcp.json）に追加します：

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

または、VS Code用のAce Data Cloud MCP拡張機能をインストールしてください。これには15個のMCPサーバーすべてがバンドルされており、ワンクリックでセットアップできます。

JetBrains IDEs

**設定 → ツール → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**に移動します
追加 → HTTPをクリックします
以下を貼り付けます：

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

Claude Code

Claude CodeはMCPサーバーをネイティブでサポートしています：

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

または、プロジェクトの .mcp.json に追加します：

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

Cline

ClineのMCP設定（.cline/mcp_settings.json）に追加します：

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

Amazon Q Developer

MCP設定に追加します：

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

Roo Code

Roo CodeのMCP設定に追加します：

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

Continue.dev

.continue/config.yaml に追加します：

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

Zed

Zedの設定（~/.config/zed/settings.json）に追加します：

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

cURLテスト

# 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. またはローカルで実行（代替手段）

自身のマシンでサーバーを実行したい場合：

# 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 (ローカル)

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

Docker (セルフホスト)

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

クライアントは独自のBearerトークンで接続します。サーバーは各リクエストの Authorization ヘッダーからトークンを抽出します。

利用可能なツール

ツール	説明
`flux_generate_image`	モデル選択を行い、テキストプロンプトから画像を生成
`flux_edit_image`	テキスト指示を使用して既存の画像を編集
`flux_get_task`	単一の生成タスクのステータスを照会
`flux_get_tasks_batch`	複数のタスクステータスを一度に照会
`flux_list_models`	利用可能なすべてのFluxモデルと機能を一覧表示
`flux_list_actions`	すべてのツールとワークフローの例を表示

利用可能なプロンプト

プロンプト	説明
`flux_image_generation_guide`	適切なツールとモデルを選択するためのガイド
`flux_prompt_writing_guide`	効果的なプロンプトを書くためのベストプラクティス
`flux_workflow_examples`	一般的なワークフローパターンと例

サポートされているモデル

モデル	品質	速度	サイズ形式	最適な用途
`flux-dev`	良好	高速	ピクセル (256-1440px)	クイックプロトタイピング
`flux-pro`	高	中速	ピクセル (256-1440px)	本番環境での使用
`flux-pro-1.1`	高	中速	ピクセル (256-1440px)	より優れたプロンプト追従性
`flux-pro-1.1-ultra`	最高	低速	アスペクト比	最大限の品質
`flux-kontext-pro`	高	中速	アスペクト比	画像編集
`flux-kontext-max`	最高	低速	アスペクト比	複雑な編集

使用例

画像の生成

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

画像の編集

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

タスクステータスの確認

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

環境変数

変数	必須	デフォルト	説明
`ACEDATACLOUD_API_TOKEN`	はい (stdio)	—	AceDataCloudのAPIトークン
`ACEDATACLOUD_API_BASE_URL`	いいえ	`https://api.acedata.cloud`	APIベースURL
`ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID`	いいえ	—	OAuthクライアントID (ホストモード)
`ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL`	いいえ	`https://platform.acedata.cloud`	プラットフォームベースURL
`FLUX_REQUEST_TIMEOUT`	いいえ	`1800`	リクエストタイムアウト（秒）
`MCP_SERVER_NAME`	いいえ	`flux`	MCPサーバー名
`LOG_LEVEL`	いいえ	`INFO`	ログレベル

開発

セットアップ

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

リントとフォーマット

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

テスト

# 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フック

git config core.hooksPath .githooks

APIリファレンス

このMCPサーバーはAceDataCloud Flux APIを使用します：

POST /flux/images — 画像の生成または編集
POST /flux/tasks — タスクステータスの照会（単一またはバッチ）

完全なAPIドキュメント: platform.acedata.cloud

ライセンス

MITライセンス — 詳細はLICENSEを参照してください。