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MidjourneyMCP

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

AceDataCloud APIを介してMidjourneyを使用し、AI画像および動画を生成するためのModel Context Protocol (MCP)サーバーです。

Claude、VS Code、またはMCP互換クライアントから直接、AI画像や動画の生成、クリエイティブプロジェクトの管理が行えます。

機能

  • 画像生成 - テキストプロンプトからAI画像を生成

  • 画像変換 - アップスケール、バリエーション作成、ズーム、パン

  • 画像ブレンド - 複数の画像を組み合わせてクリエイティブな融合を作成

  • 参照ベースの生成 - 既存の画像をインスピレーションとして使用

  • 画像説明 - 画像のAIによる説明を取得(リバースプロンプト)

  • 画像編集 - テキストプロンプトとマスクを使用して画像を編集

  • 動画生成 - テキストや参照画像から動画を作成

  • 動画拡張 - 既存の動画を延長して長くする

  • 翻訳 - 中国語のプロンプトを英語に翻訳

  • タスク追跡 - 生成の進捗状況を監視し、結果を取得

ツールリファレンス

ツール

説明

midjourney_imagine

Midjourney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。

midjourney_transform

さまざまな操作で既存のMidjourney画像を変換します。

midjourney_blend

Midjourneyを使用して複数の画像をブレンドします。

midjourney_with_reference

参照画像をインスピレーションとして使用して画像を生成します。

midjourney_edit

Midjourneyを使用して既存の画像を編集します。

midjourney_describe

画像のAI生成による説明を取得します。

midjourney_generate_video

Midjourneyを使用してテキストプロンプトと参照画像から動画を生成します。

midjourney_extend_video

既存のMidjourney動画を延長して長くします。

midjourney_translate

Midjourneyプロンプトとして使用するために中国語テキストを英語に翻訳します。

midjourney_get_seed

以前に生成されたMidjourney画像のシード値を取得します。

midjourney_get_task

Midjourney生成タスクのステータスと結果を照会します。

midjourney_get_tasks_batch

複数のMidjourney生成タスクを一度に照会します。

midjourney_list_actions

利用可能なすべてのMidjourney APIアクションと対応するツールを一覧表示します。

midjourney_get_prompt_guide

Midjourneyの効果的なプロンプト作成に関するガイダンスを取得します。

midjourney_list_transform_actions

Midjourney画像の利用可能なすべての変換アクションを一覧表示します。

クイックスタート

1. APIトークンの取得

  1. AceDataCloud Platformにサインアップ

  2. APIドキュメントページに移動

  3. **「Acquire」**をクリックしてAPIトークンを取得

  4. トークンをコピーして以下で使用

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://midjourney.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トークン不要):

  1. Claude.aiの設定 → インテグレーション → 追加に移動

  2. サーバーURLを入力: https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. OAuthログインフローを完了

  4. 会話内でツールの使用を開始

Claude Desktop

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

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

Cursor / Windsurf

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

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

VS Code (Copilot)

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

{
  "servers": {
    "midjourney": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://midjourney.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。15個のMCPサーバーすべてがワンクリックでセットアップされます。

JetBrains IDEs

  1. **設定 → ツール → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**に移動

  2. 追加HTTPをクリック

  3. 以下を貼り付け:

{
  "mcpServers": {
    "midjourney": {
      "url": "https://midjourney.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 midjourney --transport http https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp \
  -h "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

または、プロジェクトの.mcp.jsonに追加してください:

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

Cline

ClineのMCP設定に追加します(.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

MCP設定に追加します:

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

Continue.dev

.continue/config.yamlに追加します:

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

Zed

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

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

cURLテスト

# 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. ローカルでの実行(代替手段)

サーバーを自身のマシンで実行したい場合:

# 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 (ローカル)

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

Docker (セルフホスト)

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

画像生成

ツール

説明

midjourney_imagine

テキストプロンプトから画像を生成(2x2グリッドを作成)

midjourney_transform

画像を変換(アップスケール、バリエーション、ズーム、パン)

midjourney_blend

複数の画像をブレンド

midjourney_with_reference

参照画像をインスピレーションとして使用して生成

画像編集

ツール

説明

midjourney_edit

テキストプロンプトを使用して既存の画像を編集

midjourney_describe

画像のAI説明を取得(リバースプロンプト)

動画

ツール

説明

midjourney_generate_video

テキストと参照画像から動画を生成

midjourney_extend_video

既存の動画を延長して長くする

ユーティリティ

ツール

説明

midjourney_translate

プロンプト用に中国語テキストを英語に翻訳

midjourney_get_seed

生成された画像のシード値を取得

タスク

ツール

説明

midjourney_get_task

単一のタスクステータスを照会

midjourney_get_tasks_batch

複数のタスクを一度に照会

情報

ツール

説明

midjourney_list_actions

利用可能なAPIアクションを一覧表示

midjourney_get_prompt_guide

プロンプト作成ガイドを取得

midjourney_list_transform_actions

変換アクションを一覧表示

使用例

プロンプトから画像を生成

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"]

画像のアップスケール

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"]

複数の画像をブレンド

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

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

動画の生成

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"]

生成モード

モード

説明

fast

ほとんどのユースケースで推奨(デフォルト)

turbo

より高速な生成、クレジットを多く消費

relax

より低速な生成、安価

設定

環境変数

変数

説明

デフォルト

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

AceDataCloudのAPIトークン

必須

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

APIベースURL

https://api.acedata.cloud

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

OAuthクライアントID(ホストモード)

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

プラットフォームベースURL

https://platform.acedata.cloud

MIDJOURNEY_DEFAULT_MODE

デフォルトの生成モード

fast

MIDJOURNEY_REQUEST_TIMEOUT

リクエストタイムアウト(秒)

1800

LOG_LEVEL

ログレベル

INFO

コマンドラインオプション

mcp-midjourney --help

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

開発

開発環境のセットアップ

# 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]"

テストの実行

# 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

コード品質

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

ビルドと公開

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

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

プロジェクト構造

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リファレンス

このサーバーはAceDataCloud Midjourney APIをラップしています:

貢献

貢献を歓迎します!以下の手順に従ってください:

  1. リポジトリをフォーク

  2. フィーチャーブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing)

  3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')

  4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing)

  5. プルリクエストを開く

ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEを参照してください。

リンク


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

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