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MidjourneyMCP

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

AceDataCloud API를 통해 Midjourney를 사용하여 AI 이미지 및 비디오를 생성하기 위한 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.

Claude, VS Code 또는 모든 MCP 호환 클라이언트에서 직접 AI 이미지와 비디오를 생성하고 창의적인 프로젝트를 관리하세요.

기능

  • 이미지 생성 - 텍스트 프롬프트로 AI 생성 이미지 만들기

  • 이미지 변환 - 이미지 업스케일, 변형 생성, 줌 및 팬 기능

  • 이미지 블렌딩 - 여러 이미지를 결합하여 창의적인 융합물 생성

  • 참조 기반 생성 - 기존 이미지를 영감으로 활용

  • 이미지 설명 - 이미지에 대한 AI 설명 얻기 (역프롬프트)

  • 이미지 편집 - 텍스트 프롬프트와 마스크로 이미지 편집

  • 비디오 생성 - 텍스트 및 참조 이미지로 비디오 생성

  • 비디오 확장 - 기존 비디오를 확장하여 더 길게 만들기

  • 번역 - 중국어 프롬프트를 영어로 번역

  • 작업 추적 - 생성 진행 상황 모니터링 및 결과 검색

도구 참조

도구

설명

midjourney_imagine

Midjourney를 사용하여 텍스트 프롬프트에서 AI 이미지를 생성합니다.

midjourney_transform

다양한 작업을 통해 기존 Midjourney 이미지를 변환합니다.

midjourney_blend

Midjourney를 사용하여 여러 이미지를 함께 블렌딩합니다.

midjourney_with_reference

참조 이미지를 영감으로 사용하여 이미지를 생성합니다.

midjourney_edit

Midjourney를 사용하여 기존 이미지를 편집합니다.

midjourney_describe

이미지에 대한 AI 생성 설명을 얻습니다.

midjourney_generate_video

Midjourney를 사용하여 텍스트 프롬프트와 참조 이미지로 비디오를 생성합니다.

midjourney_extend_video

기존 Midjourney 비디오를 확장하여 더 길게 만듭니다.

midjourney_translate

Midjourney 프롬프트로 사용하기 위해 중국어 텍스트를 영어로 번역합니다.

midjourney_get_seed

이전에 생성된 Midjourney 이미지의 시드 값을 가져옵니다.

midjourney_get_task

Midjourney 생성 작업의 상태와 결과를 조회합니다.

midjourney_get_tasks_batch

여러 Midjourney 생성 작업을 한 번에 조회합니다.

midjourney_list_actions

사용 가능한 모든 Midjourney API 작업 및 해당 도구를 나열합니다.

midjourney_get_prompt_guide

Midjourney를 위한 효과적인 프롬프트 작성 지침을 얻습니다.

midjourney_list_transform_actions

Midjourney 이미지를 위한 사용 가능한 모든 변환 작업을 나열합니다.

빠른 시작

1. API 토큰 받기

  1. AceDataCloud 플랫폼에 가입하세요.

  2. API 문서 페이지로 이동하세요.

  3. **"Acquire"**를 클릭하여 API 토큰을 받으세요.

  4. 아래 사용을 위해 토큰을 복사하세요.

2. 호스팅된 서버 사용 (권장)

AceDataCloud는 관리형 MCP 서버를 호스팅하며, 로컬 설치가 필요하지 않습니다.

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

모든 요청에는 Bearer 토큰이 필요합니다. 1단계에서 받은 API 토큰을 사용하세요.

Claude.ai

OAuth를 사용하여 Claude.ai에 직접 연결하세요. API 토큰이 필요하지 않습니다:

  1. Claude.ai 설정 → 통합 → 더 추가하기로 이동하세요.

  2. 서버 URL을 입력하세요: https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. OAuth 로그인 흐름을 완료하세요.

  4. 대화에서 도구를 사용하기 시작하세요.

Claude Desktop

설정 파일(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, macOS 기준)에 추가하세요:

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

Cursor / Windsurf

MCP 설정(.cursor/mcp.json 또는 .windsurf/mcp.json)에 추가하세요:

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

VS Code (Copilot)

VS Code MCP 설정(.vscode/mcp.json)에 추가하세요:

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

또는 15개의 모든 MCP 서버를 한 번의 클릭으로 설정할 수 있는 Ace Data Cloud MCP 확장 프로그램을 VS Code에 설치하세요.

JetBrains IDEs

  1. **설정 → 도구 → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**로 이동하세요.

  2. 추가HTTP를 클릭하세요.

  3. 붙여넣기:

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

Claude Code

Claude Code는 MCP 서버를 기본적으로 지원합니다:

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

또는 프로젝트의 .mcp.json에 추가하세요:

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

Cline

Cline의 MCP 설정(.cline/mcp_settings.json)에 추가하세요:

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

Amazon Q Developer

MCP 구성에 추가하세요:

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

Roo Code

Roo Code MCP 설정에 추가하세요:

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

Continue.dev

.continue/config.yaml에 추가하세요:

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

Zed

Zed 설정(~/.config/zed/settings.json)에 추가하세요:

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

cURL 테스트

# 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. 또는 로컬에서 실행 (대안)

자신의 컴퓨터에서 서버를 실행하려는 경우:

# 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 (로컬)

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

Docker (셀프 호스팅)

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

클라이언트는 자신의 Bearer 토큰으로 연결하며, 서버는 각 요청의 Authorization 헤더에서 토큰을 추출합니다.

사용 가능한 도구

이미지 생성

도구

설명

midjourney_imagine

텍스트 프롬프트에서 이미지 생성 (2x2 그리드 생성)

midjourney_transform

이미지 변환 (업스케일, 변형, 줌, 팬)

midjourney_blend

여러 이미지를 함께 블렌딩

midjourney_with_reference

참조 이미지를 영감으로 사용하여 생성

이미지 편집

도구

설명

midjourney_edit

텍스트 프롬프트로 기존 이미지 편집

midjourney_describe

이미지에 대한 AI 설명 얻기 (역프롬프트)

비디오

도구

설명

midjourney_generate_video

텍스트 및 참조 이미지로 비디오 생성

midjourney_extend_video

기존 비디오를 확장하여 더 길게 만들기

유틸리티

도구

설명

midjourney_translate

프롬프트를 위해 중국어 텍스트를 영어로 번역

midjourney_get_seed

생성된 이미지의 시드 값 얻기

작업

도구

설명

midjourney_get_task

단일 작업 상태 조회

midjourney_get_tasks_batch

여러 작업을 한 번에 조회

정보

도구

설명

midjourney_list_actions

사용 가능한 API 작업 나열

midjourney_get_prompt_guide

프롬프트 작성 가이드 얻기

midjourney_list_transform_actions

변환 작업 나열

사용 예시

프롬프트에서 이미지 생성

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"]

이미지 업스케일

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"]

여러 이미지 블렌딩

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

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

비디오 생성

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"]

생성 모드

모드

설명

fast

대부분의 사용 사례에 권장 (기본값)

turbo

더 빠른 생성, 더 많은 크레딧 사용

relax

더 느린 생성, 더 저렴함

구성

환경 변수

변수

설명

기본값

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

AceDataCloud의 API 토큰

필수

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

API 기본 URL

https://api.acedata.cloud

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

OAuth 클라이언트 ID (호스팅 모드)

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

플랫폼 기본 URL

https://platform.acedata.cloud

MIDJOURNEY_DEFAULT_MODE

기본 생성 모드

fast

MIDJOURNEY_REQUEST_TIMEOUT

요청 시간 초과 (초 단위)

1800

LOG_LEVEL

로깅 레벨

INFO

명령줄 옵션

mcp-midjourney --help

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

개발

개발 환경 설정

# 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]"

테스트 실행

# 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

코드 품질

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

빌드 및 배포

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

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

프로젝트 구조

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 참조

이 서버는 AceDataCloud Midjourney API를 래핑합니다:

기여

기여를 환영합니다! 다음을 수행하세요:

  1. 저장소를 포크하세요.

  2. 기능 브랜치를 만드세요 (git checkout -b feature/amazing).

  3. 변경 사항을 커밋하세요 (git commit -m 'Add amazing feature').

  4. 브랜치에 푸시하세요 (git push origin feature/amazing).

  5. 풀 리퀘스트를 여세요.

라이선스

MIT 라이선스 - 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.

링크


AceDataCloud에서 사랑을 담아 제작함

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/MidjourneyMCP'

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