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MidjourneyMCP

Name: MidjourneyMCP
Author: AceDataCloud

by AceDataCloud

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Remote

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

Related MCP server: Midjourney Best Experience MCP Server

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

AceDataCloud 플랫폼에 가입하세요.
API 문서 페이지로 이동하세요.
**"Acquire"**를 클릭하여 API 토큰을 받으세요.
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:

Claude.ai 설정 → 통합 → 더 추가하기로 이동하세요.
서버 URL을 입력하세요: https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp
OAuth 로그인 흐름을 완료하세요.
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

**설정 → 도구 → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP)**로 이동하세요.
추가 → HTTP를 클릭하세요.
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:

Midjourney Imagine API - 이미지 생성
Midjourney Describe API - 이미지 설명
Midjourney Tasks API - 작업 쿼리
Midjourney Edits API - 이미지 편집
Midjourney Videos API - 비디오 생성
Midjourney Translate API - 번역

기여

기여를 환영합니다! 다음을 수행하세요:

저장소를 포크하세요.
기능 브랜치를 만드세요 (git checkout -b feature/amazing).
변경 사항을 커밋하세요 (git commit -m 'Add amazing feature').
브랜치에 푸시하세요 (git push origin feature/amazing).
풀 리퀘스트를 여세요.

라이선스

MIT 라이선스 - 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.

링크

AceDataCloud에서 사랑을 담아 제작함

Install Server

license - permissive license

quality

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

5dRelease cycle

9Releases (12mo)

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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

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도구 참조

빠른 시작

1. API 토큰 받기

2. 호스팅된 서버 사용 (권장)

Claude.ai

Claude Desktop

Cursor / Windsurf

VS Code (Copilot)

JetBrains IDEs

Claude Code

Cline

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Roo Code

Continue.dev

Zed

cURL 테스트

3. 또는 로컬에서 실행 (대안)

Claude Desktop (로컬)

Docker (셀프 호스팅)

사용 가능한 도구

이미지 생성

이미지 편집

비디오

유틸리티

작업

정보

사용 예시

프롬프트에서 이미지 생성

이미지 업스케일

여러 이미지 블렌딩

비디오 생성

생성 모드

구성

환경 변수

명령줄 옵션

개발

개발 환경 설정

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코드 품질

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