MidjourneyMCP

Name: MidjourneyMCP
Author: AceDataCloud

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

Un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la generación de imágenes y vídeos mediante IA usando Midjourney a través de la API de AceDataCloud.

Genera imágenes y vídeos mediante IA, y gestiona proyectos creativos directamente desde Claude, VS Code o cualquier cliente compatible con MCP.

Características

Generación de imágenes - Crea imágenes generadas por IA a partir de prompts de texto
Transformación de imágenes - Escala, crea variaciones, haz zoom y desplaza imágenes
Mezcla de imágenes - Combina múltiples imágenes en fusiones creativas
Generación basada en referencias - Usa imágenes existentes como inspiración
Descripción de imágenes - Obtén descripciones de imágenes mediante IA (prompt inverso)
Edición de imágenes - Edita imágenes con prompts de texto y máscaras
Generación de vídeo - Crea vídeos a partir de texto e imágenes de referencia
Extensión de vídeo - Extiende vídeos existentes para hacerlos más largos
Traducción - Traduce prompts del chino al inglés
Seguimiento de tareas - Monitorea el progreso de la generación y recupera resultados

Referencia de herramientas

Herramienta	Descripción
`midjourney_imagine`	Genera imágenes mediante IA a partir de un prompt de texto usando Midjourney.
`midjourney_transform`	Transforma una imagen de Midjourney existente con varias operaciones.
`midjourney_blend`	Mezcla múltiples imágenes usando Midjourney.
`midjourney_with_reference`	Genera imágenes usando una imagen de referencia como inspiración.
`midjourney_edit`	Edita una imagen existente usando Midjourney.
`midjourney_describe`	Obtén descripciones generadas por IA de una imagen.
`midjourney_generate_video`	Genera un vídeo a partir de un prompt de texto y una imagen de referencia usando Midjourney.
`midjourney_extend_video`	Extiende un vídeo de Midjourney existente para hacerlo más largo.
`midjourney_translate`	Traduce texto del chino al inglés para usarlo como prompts de Midjourney.
`midjourney_get_seed`	Obtén el valor de semilla de una imagen de Midjourney generada anteriormente.
`midjourney_get_task`	Consulta el estado y el resultado de una tarea de generación de Midjourney.
`midjourney_get_tasks_batch`	Consulta múltiples tareas de generación de Midjourney a la vez.
`midjourney_list_actions`	Lista todas las acciones disponibles de la API de Midjourney y sus herramientas correspondientes.
`midjourney_get_prompt_guide`	Obtén orientación sobre cómo escribir prompts efectivos para Midjourney.
`midjourney_list_transform_actions`	Lista todas las acciones de transformación disponibles para imágenes de Midjourney.

Inicio rápido

1. Obtén tu token de API

Regístrate en la Plataforma AceDataCloud
Ve a la página de documentación de la API
Haz clic en "Acquire" para obtener tu token de API
Copia el token para usarlo a continuación

2. Usa el servidor alojado (Recomendado)

AceDataCloud aloja un servidor MCP gestionado — no requiere instalación local.

Endpoint: https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp

Todas las solicitudes requieren un token Bearer. Usa el token de API del Paso 1.

Claude.ai

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://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp
Completa el flujo de inicio de sesión OAuth
Empieza a usar las herramientas en tu conversación

Claude Desktop

Añádelo a tu configuración (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS):

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

Cursor / Windsurf

Añádelo a tu configuración de MCP (.cursor/mcp.json o .windsurf/mcp.json):

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

VS Code (Copilot)

Añádelo a tu configuración de MCP de VS Code (.vscode/mcp.json):

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

JetBrains IDEs

Ve a Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)
Haz clic en Add → HTTP
Pega:

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

Claude Code

Claude Code admite servidores MCP de forma nativa:

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

O añádelo al .mcp.json de tu proyecto:

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

Cline

Añádelo a la configuración de MCP de Cline (.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

Añádelo a tu configuración de MCP:

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

Roo Code

Añádelo a la configuración de MCP de Roo Code:

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

Continue.dev

Añádelo a .continue/config.yaml:

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

Zed

Añádelo a la configuración de Zed (~/.config/zed/settings.json):

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

Prueba con cURL

# 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. O ejecútalo localmente (Alternativa)

Si prefieres ejecutar el servidor en tu propia máquina:

# 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 (Local)

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

Docker (Autoalojamiento)

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

Los clientes se conectan con su propio token Bearer: el servidor extrae el token del encabezado Authorization de cada solicitud.

Herramientas disponibles

Generación de imágenes

Herramienta	Descripción
`midjourney_imagine`	Genera imágenes a partir de un prompt de texto (crea una cuadrícula de 2x2)
`midjourney_transform`	Transforma imágenes (escala, variación, zoom, desplazamiento)
`midjourney_blend`	Mezcla múltiples imágenes juntas
`midjourney_with_reference`	Genera usando una imagen de referencia como inspiración

Edición de imágenes

Herramienta	Descripción
`midjourney_edit`	Edita una imagen existente con un prompt de texto
`midjourney_describe`	Obtén descripciones de IA de una imagen (prompt inverso)

Vídeo

Herramienta	Descripción
`midjourney_generate_video`	Genera vídeo a partir de texto e imagen de referencia
`midjourney_extend_video`	Extiende un vídeo existente para hacerlo más largo

Utilidad

Herramienta	Descripción
`midjourney_translate`	Traduce texto del chino al inglés para prompts
`midjourney_get_seed`	Obtén el valor de semilla de una imagen generada

Tareas

Herramienta	Descripción
`midjourney_get_task`	Consulta el estado de una sola tarea
`midjourney_get_tasks_batch`	Consulta múltiples tareas a la vez

Información

Herramienta	Descripción
`midjourney_list_actions`	Lista las acciones de API disponibles
`midjourney_get_prompt_guide`	Obtén la guía de escritura de prompts
`midjourney_list_transform_actions`	Lista las acciones de transformación

Ejemplos de uso

Generar imagen a partir de un prompt

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"]

Escalar una imagen

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"]

Mezclar múltiples imágenes

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

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

Generar vídeo

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"]

Modos de generación

Modo	Descripción
`fast`	Recomendado para la mayoría de los casos de uso (predeterminado)
`turbo`	Generación más rápida, utiliza más créditos
`relax`	Generación más lenta, más económica

Configuración

Variables de entorno

Variable	Descripción	Predeterminado
`ACEDATACLOUD_API_TOKEN`	Token de API de AceDataCloud	Requerido
`ACEDATACLOUD_API_BASE_URL`	URL base de la API	`https://api.acedata.cloud`
`ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID`	ID de cliente OAuth (modo alojado)	—
`ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL`	URL base de la plataforma	`https://platform.acedata.cloud`
`MIDJOURNEY_DEFAULT_MODE`	Modo de generación predeterminado	`fast`
`MIDJOURNEY_REQUEST_TIMEOUT`	Tiempo de espera de solicitud en segundos	`1800`
`LOG_LEVEL`	Nivel de registro	`INFO`

Opciones de línea de comandos

mcp-midjourney --help

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

Desarrollo

Configurar entorno de desarrollo

# 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]"

Ejecutar pruebas

# 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

Calidad del código

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

Construir y publicar

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

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

Estructura del proyecto

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

Referencia de la API

Este servidor envuelve la API de Midjourney de AceDataCloud:

API de Midjourney Imagine - Generación de imágenes
API de Midjourney Describe - Descripción de imágenes
API de Midjourney Tasks - Consultas de tareas
API de Midjourney Edits - Edición de imágenes
API de Midjourney Videos - Generación de vídeo
API de Midjourney Translate - Traducción

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