Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
AceDataCloud

FluxMCP

by AceDataCloud
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

FluxMCP

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

一个用于 AI 图像生成和编辑的 模型上下文协议 (MCP) 服务器，通过 AceDataCloud 平台使用 Flux。

直接从 Claude、Cursor 或任何兼容 MCP 的客户端，使用 Flux 模型（flux-dev, flux-pro, flux-kontext）生成和编辑精美的 AI 图像。

功能特性

  • 图像生成 - 使用 6 种 Flux 模型根据文本提示生成图像

  • 图像编辑 - 使用上下文感知的 Flux Kontext 模型编辑现有图像

  • 任务管理 - 跟踪异步生成任务并进行批量状态查询

  • 模型指南 - 内置模型选择和提示词编写指导

  • 双重传输 - 支持 stdio（本地）和 HTTP（远程/云端）模式

  • Docker 就绪 - 已容器化并提供 K8s 部署清单

  • 安全 - 在 HTTP 模式下支持 Bearer 令牌认证及每请求隔离

工具参考

工具

描述

flux_generate_image

使用 Flux 根据文本提示生成 AI 图像。

flux_edit_image

使用 Flux 和文本提示编辑现有图像。

flux_list_models

列出所有可用的 Flux 模型及其功能。

flux_list_actions

列出所有可用的 Flux 工具及其使用场景。

flux_get_task

查询 Flux 图像生成任务的状态和结果。

flux_get_tasks_batch

同时查询多个 Flux 图像生成任务。

快速入门

1. 获取您的 API 令牌

  1. 在 AceDataCloud 平台 注册

  2. 前往 API 文档页面

  3. 点击 “Acquire” 获取您的 API 令牌

  4. 复制该令牌以供下方使用

2. 使用托管服务器（推荐）

AceDataCloud 托管了一个受管理的 MCP 服务器 —— 无需本地安装。

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

所有请求都需要 Bearer 令牌。请使用第 1 步中的 API 令牌。

Claude.ai

通过 OAuth 直接在 Claude.ai 上连接 —— 无需 API 令牌：

  1. 前往 Claude.ai 设置 → 集成 → 添加更多

  2. 输入服务器 URL：https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. 完成 OAuth 登录流程

  4. 开始在对话中使用这些工具

Claude Desktop

添加到您的配置文件（macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

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

Cursor / Windsurf

添加到您的 MCP 配置文件（.cursor/mcp.json 或 .windsurf/mcp.json）：

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

VS Code (Copilot)

添加到您的 VS Code MCP 配置文件（.vscode/mcp.json）：

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

或者为 VS Code 安装 Ace Data Cloud MCP 扩展，该扩展捆绑了所有 15 个 MCP 服务器，支持一键设置。

JetBrains IDEs

  1. 前往 设置 → 工具 → AI Assistant → 模型上下文协议 (MCP)

  2. 点击 添加 → HTTP

  3. 粘贴：

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

Claude Code

Claude Code 原生支持 MCP 服务器：

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

或者添加到您项目的 .mcp.json 中：

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

Cline

添加到 Cline 的 MCP 设置（.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

添加到您的 MCP 配置中：

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

Roo Code

添加到 Roo Code 的 MCP 设置中：

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

Continue.dev

添加到 .continue/config.yaml：

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

Zed

添加到 Zed 的设置（~/.config/zed/settings.json）：

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

cURL 测试

# 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. 或者本地运行（替代方案）

如果您更喜欢在自己的机器上运行服务器：

# 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 (本地)

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

Docker (自托管)

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

客户端使用各自的 Bearer 令牌进行连接 —— 服务器会从每个请求的 Authorization 标头中提取令牌。

可用工具

工具

描述

flux_generate_image

根据文本提示生成图像并选择模型

flux_edit_image

使用文本指令编辑现有图像

flux_get_task

查询单个生成任务的状态

flux_get_tasks_batch

同时查询多个任务状态

flux_list_models

列出所有可用的 Flux 模型和功能

flux_list_actions

显示所有工具和工作流示例

可用提示词

提示词

描述

flux_image_generation_guide

选择正确工具和模型的指南

flux_prompt_writing_guide

编写有效提示词的最佳实践

flux_workflow_examples

常见工作流模式和示例

支持的模型

模型

质量

速度

尺寸格式

最佳用途

flux-dev

良好

快

像素 (256-1440px)

快速原型设计

flux-pro

高

中

像素 (256-1440px)

生产环境使用

flux-pro-1.1

高

中

像素 (256-1440px)

更好的提示词遵循能力

flux-pro-1.1-ultra

最高

较慢

长宽比

最高质量

flux-kontext-pro

高

中

长宽比

图像编辑

flux-kontext-max

最高

较慢

长宽比

复杂编辑

使用示例

生成图像

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

编辑图像

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

检查任务状态

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

环境变量

变量

必需

默认值

描述

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

是 (stdio)

—

来自 AceDataCloud 的 API 令牌

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

否

https://api.acedata.cloud

API 基础 URL

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

否

—

OAuth 客户端 ID (托管模式)

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

否

https://platform.acedata.cloud

平台基础 URL

FLUX_REQUEST_TIMEOUT

否

1800

请求超时时间（秒）

MCP_SERVER_NAME

否

flux

MCP 服务器名称

LOG_LEVEL

否

INFO

日志级别

开发

设置

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 与格式化

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

测试

# 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 参考

此 MCP 服务器使用 AceDataCloud Flux API：

  • POST /flux/images — 生成或编辑图像

  • POST /flux/tasks — 查询任务状态（单个或批量）

完整 API 文档：platform.acedata.cloud

许可证

MIT 许可证 —— 详情请参阅 LICENSE。

链接

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

Resources

Tools

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AceDataCloud/MCPFlux'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server