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Glama

MidjourneyMCP

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für die KI-Bild- und Videogenerierung mit Midjourney über die AceDataCloud-API.

Generieren Sie KI-Bilder, Videos und verwalten Sie kreative Projekte direkt aus Claude, VS Code oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Client.

Funktionen

  • Bildgenerierung - Erstellen Sie KI-generierte Bilder aus Text-Prompts

  • Bildtransformation - Hochskalieren, Erstellen von Variationen, Zoomen und Schwenken von Bildern

  • Bild-Blending - Kombinieren Sie mehrere Bilder zu kreativen Fusionen

  • Referenzbasierte Generierung - Verwenden Sie vorhandene Bilder als Inspiration

  • Bildbeschreibung - Erhalten Sie KI-Beschreibungen von Bildern (Reverse Prompt)

  • Bildbearbeitung - Bearbeiten Sie Bilder mit Text-Prompts und Masken

  • Videogenerierung - Erstellen Sie Videos aus Text und Referenzbildern

  • Videoerweiterung - Erweitern Sie vorhandene Videos, um sie länger zu machen

  • Übersetzung - Übersetzen Sie chinesische Prompts ins Englische

  • Aufgabenverfolgung - Überwachen Sie den Generierungsfortschritt und rufen Sie Ergebnisse ab

Tool-Referenz

Tool

Beschreibung

midjourney_imagine

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

midjourney_transform

Transformiert ein vorhandenes Midjourney-Bild mit verschiedenen Operationen.

midjourney_blend

Mischt mehrere Bilder mit Midjourney zusammen.

midjourney_with_reference

Generiert Bilder unter Verwendung eines Referenzbildes als Inspiration.

midjourney_edit

Bearbeitet ein vorhandenes Bild mit Midjourney.

midjourney_describe

Erhält KI-generierte Beschreibungen eines Bildes.

midjourney_generate_video

Generiert ein Video aus einem Text-Prompt und einem Referenzbild mit Midjourney.

midjourney_extend_video

Erweitert ein vorhandenes Midjourney-Video, um es länger zu machen.

midjourney_translate

Übersetzt chinesischen Text ins Englische zur Verwendung als Midjourney-Prompts.

midjourney_get_seed

Ruft den Seed-Wert eines zuvor generierten Midjourney-Bildes ab.

midjourney_get_task

Fragt den Status und das Ergebnis einer Midjourney-Generierungsaufgabe ab.

midjourney_get_tasks_batch

Fragt mehrere Midjourney-Generierungsaufgaben gleichzeitig ab.

midjourney_list_actions

Listet alle verfügbaren Midjourney-API-Aktionen und die entsprechenden Tools auf.

midjourney_get_prompt_guide

Erhält Anleitungen zum Schreiben effektiver Prompts für Midjourney.

midjourney_list_transform_actions

Listet alle verfügbaren Transformationsaktionen für Midjourney-Bilder auf.

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://midjourney.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://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. Schließen Sie den OAuth-Login-Prozess ab

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

Claude Desktop

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

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://midjourney.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": {
    "midjourney": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://midjourney.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": {
    "midjourney": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://midjourney.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 HinzufügenHTTP

  3. Einfügen:

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

Claude Code

Claude Code unterstützt MCP-Server nativ:

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

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

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

Amazon Q Developer

Fügen Sie dies Ihrer MCP-Konfiguration hinzu:

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

Roo Code

Fügen Sie dies den Roo Code MCP-Einstellungen hinzu:

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

Continue.dev

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

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

cURL-Test

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

# MCP initialize
curl -X POST https://midjourney.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-midjourney
# or
uvx mcp-midjourney

# Set your API token
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your_token_here"

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

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

Claude Desktop (Lokal)

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

Docker (Self-Hosting)

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

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

Verfügbare Tools

Bildgenerierung

Tool

Beschreibung

midjourney_imagine

Generiert Bilder aus einem Text-Prompt (erstellt 2x2-Raster)

midjourney_transform

Transformiert Bilder (Hochskalieren, Variation, Zoom, Schwenken)

midjourney_blend

Mischt mehrere Bilder zusammen

midjourney_with_reference

Generiert unter Verwendung eines Referenzbildes als Inspiration

Bildbearbeitung

Tool

Beschreibung

midjourney_edit

Bearbeitet ein vorhandenes Bild mit Text-Prompt

midjourney_describe

Erhält KI-Beschreibungen eines Bildes (Reverse Prompt)

Video

Tool

Beschreibung

midjourney_generate_video

Generiert Video aus Text und Referenzbild

midjourney_extend_video

Erweitert vorhandenes Video, um es länger zu machen

Dienstprogramm

Tool

Beschreibung

midjourney_translate

Übersetzt chinesischen Text ins Englische für Prompts

midjourney_get_seed

Ruft den Seed-Wert eines generierten Bildes ab

Aufgaben

Tool

Beschreibung

midjourney_get_task

Fragt einen einzelnen Aufgabenstatus ab

midjourney_get_tasks_batch

Fragt mehrere Aufgaben gleichzeitig ab

Informationen

Tool

Beschreibung

midjourney_list_actions

Listet verfügbare API-Aktionen auf

midjourney_get_prompt_guide

Erhält Anleitung zum Schreiben von Prompts

midjourney_list_transform_actions

Listet Transformationsaktionen auf

Nutzungsbeispiele

Bild aus Prompt generieren

User: Create a cyberpunk city at night

Claude: I'll generate a cyberpunk city image for you.
[Calls midjourney_imagine with prompt="Cyberpunk city at night, neon lights, rain, futuristic, detailed --ar 16:9"]

Ein Bild hochskalieren

User: Upscale the second image

Claude: I'll upscale the top-right image from the grid.
[Calls midjourney_transform with image_id and action="upscale2"]

Mehrere Bilder mischen

User: Blend these two images: [url1] and [url2]

Claude: I'll blend these images together.
[Calls midjourney_blend with image_urls=[url1, url2]]

Video generieren

User: Animate this image [url] with gentle movement

Claude: I'll create a video from this image.
[Calls midjourney_generate_video with image_url and prompt="Gentle camera movement, cinematic"]

Generierungsmodi

Modus

Beschreibung

fast

Empfohlen für die meisten Anwendungsfälle (Standard)

turbo

Schnellere Generierung, verbraucht mehr Credits

relax

Langsamere Generierung, günstiger

Konfiguration

Umgebungsvariablen

Variable

Beschreibung

Standard

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

API-Token von AceDataCloud

Erforderlich

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

API-Basis-URL

https://api.acedata.cloud

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

OAuth-Client-ID (gehosteter Modus)

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

Plattform-Basis-URL

https://platform.acedata.cloud

MIDJOURNEY_DEFAULT_MODE

Standard-Generierungsmodus

fast

MIDJOURNEY_REQUEST_TIMEOUT

Anfrage-Timeout in Sekunden

1800

LOG_LEVEL

Protokollierungsebene

INFO

Befehlszeilenoptionen

mcp-midjourney --help

Options:
  --version          Show version
  --transport        Transport mode: stdio (default) or http
  --port             Port for HTTP transport (default: 8000)

Entwicklung

Entwicklungsumgebung einrichten

# Clone repository
git clone https://github.com/AceDataCloud/MidjourneyMCP.git
cd MidjourneyMCP

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or `.venv\Scripts\activate` on Windows

# Install with dev dependencies
pip install -e ".[dev,test]"

Tests ausführen

# Run unit tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=core --cov=tools

# Run integration tests (requires API token)
pytest tests/test_integration.py -m integration

Code-Qualität

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

Erstellen & Veröffentlichen

# Install build dependencies
pip install -e ".[release]"

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

Projektstruktur

MidjourneyMCP/
├── core/                   # Core modules
│   ├── __init__.py
│   ├── client.py          # HTTP client for Midjourney API
│   ├── config.py          # Configuration management
│   ├── exceptions.py      # Custom exceptions
│   ├── server.py          # MCP server initialization
│   ├── types.py           # Type definitions
│   └── utils.py           # Utility functions
├── tools/                  # MCP tool definitions
│   ├── __init__.py
│   ├── describe_tools.py  # Image description tools
│   ├── edits_tools.py     # Image editing tools
│   ├── imagine_tools.py   # Image generation tools
│   ├── info_tools.py      # Information tools
│   ├── task_tools.py      # Task query tools
│   ├── translate_tools.py # Translation tools
│   └── video_tools.py     # Video generation tools
├── prompts/                # MCP prompt templates
│   └── __init__.py
├── tests/                  # Test suite
├── deploy/                 # Deployment configs
│   └── production/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── ingress.yaml
│       └── service.yaml
├── .env.example           # Environment template
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── Dockerfile             # Docker image for HTTP mode
├── docker-compose.yaml    # Docker Compose config
├── LICENSE
├── main.py                # Entry point
├── pyproject.toml         # Project configuration
└── README.md

API-Referenz

Dieser Server umschließt die AceDataCloud Midjourney-API:

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bitte:

  1. Forken Sie das Repository

  2. Erstellen Sie einen Feature-Branch (git checkout -b feature/amazing)

  3. Committen Sie Ihre Änderungen (git commit -m 'Add amazing feature')

  4. Pushen Sie auf den Branch (git push origin feature/amazing)

  5. Öffnen Sie einen Pull Request

Lizenz

MIT-Lizenz - siehe LICENSE für Details.


Mit Liebe gemacht von AceDataCloud

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

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