MidjourneyMCP
MidjourneyMCP
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 |
| Midjourney를 사용하여 텍스트 프롬프트에서 AI 이미지를 생성합니다. |
| 다양한 작업을 통해 기존 Midjourney 이미지를 변환합니다. |
| Midjourney를 사용하여 여러 이미지를 함께 블렌딩합니다. |
| 참조 이미지를 영감으로 사용하여 이미지를 생성합니다. |
| Midjourney를 사용하여 기존 이미지를 편집합니다. |
| 이미지에 대한 AI 생성 설명을 얻습니다. |
| Midjourney를 사용하여 텍스트 프롬프트와 참조 이미지로 비디오를 생성합니다. |
| 기존 Midjourney 비디오를 확장하여 더 길게 만듭니다. |
| Midjourney 프롬프트로 사용하기 위해 중국어 텍스트를 영어로 번역합니다. |
| 이전에 생성된 Midjourney 이미지의 시드 값을 가져옵니다. |
| Midjourney 생성 작업의 상태와 결과를 조회합니다. |
| 여러 Midjourney 생성 작업을 한 번에 조회합니다. |
| 사용 가능한 모든 Midjourney API 작업 및 해당 도구를 나열합니다. |
| Midjourney를 위한 효과적인 프롬프트 작성 지침을 얻습니다. |
| 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/mcpOAuth 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 8000Claude 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:latest클라이언트는 자신의 Bearer 토큰으로 연결하며, 서버는 각 요청의 Authorization 헤더에서 토큰을 추출합니다.
사용 가능한 도구
이미지 생성
도구 | 설명 |
| 텍스트 프롬프트에서 이미지 생성 (2x2 그리드 생성) |
| 이미지 변환 (업스케일, 변형, 줌, 팬) |
| 여러 이미지를 함께 블렌딩 |
| 참조 이미지를 영감으로 사용하여 생성 |
이미지 편집
도구 | 설명 |
| 텍스트 프롬프트로 기존 이미지 편집 |
| 이미지에 대한 AI 설명 얻기 (역프롬프트) |
비디오
도구 | 설명 |
| 텍스트 및 참조 이미지로 비디오 생성 |
| 기존 비디오를 확장하여 더 길게 만들기 |
유틸리티
도구 | 설명 |
| 프롬프트를 위해 중국어 텍스트를 영어로 번역 |
| 생성된 이미지의 시드 값 얻기 |
작업
도구 | 설명 |
| 단일 작업 상태 조회 |
| 여러 작업을 한 번에 조회 |
정보
도구 | 설명 |
| 사용 가능한 API 작업 나열 |
| 프롬프트 작성 가이드 얻기 |
| 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 |
| 대부분의 사용 사례에 권장 (기본값) |
| 더 빠른 생성, 더 많은 크레딧 사용 |
| 더 느린 생성, 더 저렴함 |
구성
환경 변수
변수 | 설명 | 기본값 |
| AceDataCloud의 API 토큰 | 필수 |
| API 기본 URL |
|
| OAuth 클라이언트 ID (호스팅 모드) | — |
| 플랫폼 기본 URL |
|
| 기본 생성 모드 |
|
| 요청 시간 초과 (초 단위) |
|
| 로깅 레벨 |
|
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 integration코드 품질
# Format code
ruff format .
# Lint code
ruff check .
# Type check
mypy core tools빌드 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.mdAPI 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
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.
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