MidjourneyMCP
MidjourneyMCP
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
Related MCP server: Midjourney Best Experience MCP Server
ツールリファレンス
ツール | 説明 |
| 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。 |
| さまざまな操作で既存のMidjourney画像を変換します。 |
| Midjourneyを使用して複数の画像をブレンドします。 |
| 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を使用して既存の画像を編集します。 |
| 画像のAI生成による説明を取得します。 |
| 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。 |
| 既存のMidjourney動画を延長して長くします。 |
| 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。 |
| 以前に生成されたMidjourney画像のシード値を取得します。 |
| Midjourney生成タスクのステータスと結果を照会します。 |
| 複数のMidjourney生成タスクを一度に照会します。 |
| 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
AceDataCloud Platformにサインアップ
APIドキュメントページに移動
**「Acquire」**をクリックしてAPIトークンを取得
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):
Claude.aiの設定 → インテグレーション → 追加に移動
サーバーURLを入力:
https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcpOAuthログインフローを完了
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
**設定 → ツール → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**に移動
追加 → HTTPをクリック
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 8000Claude 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 |
| テキストプロンプトから画像を生成(2x2グリッドを作成) |
| 画像を変換(アップスケール、バリエーション、ズーム、パン) |
| 複数の画像をブレンド |
| 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 |
| テキストプロンプトを使用して既存の画像を編集 |
| 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 |
| テキストと参照画像から動画を生成 |
| 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 |
| プロンプト用に中国語テキストを英語に翻訳 |
| 生成された画像のシード値を取得 |
タスク
ツール | 説明 |
| 単一のタスクステータスを照会 |
| 複数のタスクを一度に照会 |
情報
ツール | 説明 |
| 利用可能なAPIアクションを一覧表示 |
| プロンプト作成ガイドを取得 |
| 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 |
| ほとんどのユースケースで推奨(デフォルト) |
| より高速な生成、クレジットを多く消費 |
| 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のAPIトークン | 必須 |
| APIベースURL |
|
| OAuthクライアントID(ホストモード) | — |
| プラットフォームベースURL |
|
| デフォルトの生成モード |
|
| リクエストタイムアウト(秒) |
|
| ログレベル |
|
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.mdAPI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:
Midjourney Imagine API - 画像生成
Midjourney Describe API - 画像説明
Midjourney Tasks API - タスク照会
Midjourney Edits API - 画像編集
Midjourney Videos API - 動画生成
貢献
貢献を歓迎します!以下の手順に従ってください:
リポジトリをフォーク
フィーチャーブランチを作成 (
git checkout -b feature/amazing)変更をコミット (
git commit -m 'Add amazing feature')ブランチにプッシュ (
git push origin feature/amazing)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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Resources
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OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Generate images with any major model — one API key, one prepaid balance, one MCP.
Generate images and video on Google Flow (Veo, Nano Banana) from any MCP client
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