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MidjourneyMCP

by AceDataCloud
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Python
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MidjourneyMCP

PyPI version PyPI downloads Python 3.10+ License: MIT MCP

一个用于通过 AceDataCloud API 使用 Midjourney 进行 AI 图像和视频生成的 模型上下文协议 (MCP) 服务器。

直接从 Claude、VS Code 或任何兼容 MCP 的客户端生成 AI 图像、视频并管理创意项目。

功能特性

  • 图像生成 - 根据文本提示词创建 AI 生成的图像

  • 图像转换 - 对图像进行放大、创建变体、缩放和平移

  • 图像混合 - 将多张图像组合成创意融合作品

  • 基于参考的生成 - 使用现有图像作为灵感来源

  • 图像描述 - 获取图像的 AI 描述（反向提示词）

  • 图像编辑 - 使用文本提示词和遮罩编辑图像

  • 视频生成 - 根据文本和参考图像创建视频

  • 视频扩展 - 延长现有视频以使其更长

  • 翻译 - 将中文提示词翻译为英文

  • 任务跟踪 - 监控生成进度并获取结果

工具参考

工具

描述

midjourney_imagine

使用 Midjourney 根据文本提示词生成 AI 图像。

midjourney_transform

使用各种操作转换现有的 Midjourney 图像。

midjourney_blend

使用 Midjourney 将多张图像混合在一起。

midjourney_with_reference

使用参考图像作为灵感生成图像。

midjourney_edit

使用 Midjourney 编辑现有图像。

midjourney_describe

获取图像的 AI 生成描述。

midjourney_generate_video

使用 Midjourney 根据文本提示词和参考图像生成视频。

midjourney_extend_video

延长现有的 Midjourney 视频以使其更长。

midjourney_translate

将中文文本翻译为英文，以便用作 Midjourney 提示词。

midjourney_get_seed

获取先前生成的 Midjourney 图像的种子值。

midjourney_get_task

查询 Midjourney 生成任务的状态和结果。

midjourney_get_tasks_batch

一次查询多个 Midjourney 生成任务。

midjourney_list_actions

列出所有可用的 Midjourney API 操作及相应工具。

midjourney_get_prompt_guide

获取关于编写有效 Midjourney 提示词的指南。

midjourney_list_transform_actions

列出所有可用的 Midjourney 图像转换操作。

快速入门

1. 获取您的 API Token

  1. 在 AceDataCloud 平台 注册

  2. 前往 API 文档页面

  3. 点击 "Acquire" 获取您的 API token

  4. 复制该 token 以供下方使用

2. 使用托管服务器（推荐）

AceDataCloud 托管了一个受管理的 MCP 服务器 —— 无需本地安装。

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

所有请求都需要 Bearer token。请使用第 1 步中的 API token。

Claude.ai

通过 OAuth 直接在 Claude.ai 上连接 —— 无需 API token：

  1. 前往 Claude.ai 设置 → 集成 → 添加更多

  2. 输入服务器 URL：https://midjourney.mcp.acedata.cloud/mcp

  3. 完成 OAuth 登录流程

  4. 开始在对话中使用这些工具

Claude Desktop

添加到您的配置文件（macOS 上为 ~/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

添加到您的 MCP 配置文件（.cursor/mcp.json 或 .windsurf/mcp.json）：

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

VS Code (Copilot)

添加到您的 VS Code MCP 配置文件（.vscode/mcp.json）：

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

或者为 VS Code 安装 Ace Data Cloud MCP 扩展，它捆绑了所有 15 个 MCP 服务器，支持一键设置。

JetBrains IDEs

  1. 前往 设置 → 工具 → AI Assistant → 模型上下文协议 (MCP)

  2. 点击 添加 → HTTP

  3. 粘贴：

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

Claude Code

Claude Code 原生支持 MCP 服务器：

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

或者添加到您项目的 .mcp.json 中：

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

Cline

添加到 Cline 的 MCP 设置（.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

添加到您的 MCP 配置：

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

Roo Code

添加到 Roo Code MCP 设置：

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

Continue.dev

添加到 .continue/config.yaml：

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

Zed

添加到 Zed 的设置（~/.config/zed/settings.json）：

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

cURL 测试

# 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. 或者本地运行（替代方案）

如果您更喜欢在自己的机器上运行服务器：

# 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 (本地)

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

Docker (自托管)

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

客户端使用自己的 Bearer token 进行连接 —— 服务器会从每个请求的 Authorization 标头中提取 token。

可用工具

图像生成

工具

描述

midjourney_imagine

根据文本提示词生成图像（创建 2x2 网格）

midjourney_transform

转换图像（放大、变体、缩放、平移）

midjourney_blend

将多张图像混合在一起

midjourney_with_reference

使用参考图像作为灵感进行生成

图像编辑

工具

描述

midjourney_edit

使用文本提示词编辑现有图像

midjourney_describe

获取图像的 AI 描述（反向提示词）

视频

工具

描述

midjourney_generate_video

根据文本和参考图像生成视频

midjourney_extend_video

延长现有视频以使其更长

实用工具

工具

描述

midjourney_translate

将中文文本翻译为英文以用于提示词

midjourney_get_seed

获取已生成图像的种子值

任务

工具

描述

midjourney_get_task

查询单个任务状态

midjourney_get_tasks_batch

一次查询多个任务

信息

工具

描述

midjourney_list_actions

列出可用的 API 操作

midjourney_get_prompt_guide

获取提示词编写指南

midjourney_list_transform_actions

列出转换操作

使用示例

根据提示词生成图像

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"]

放大图像

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"]

混合多张图像

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

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

生成视频

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"]

生成模式

模式

描述

fast

推荐用于大多数用例（默认）

turbo

生成速度更快，消耗更多积分

relax

生成速度较慢，更便宜

配置

环境变量

变量

描述

默认值

ACEDATACLOUD_API_TOKEN

来自 AceDataCloud 的 API token

必需

ACEDATACLOUD_API_BASE_URL

API 基础 URL

https://api.acedata.cloud

ACEDATACLOUD_OAUTH_CLIENT_ID

OAuth 客户端 ID（托管模式）

—

ACEDATACLOUD_PLATFORM_BASE_URL

平台基础 URL

https://platform.acedata.cloud

MIDJOURNEY_DEFAULT_MODE

默认生成模式

fast

MIDJOURNEY_REQUEST_TIMEOUT

请求超时时间（秒）

1800

LOG_LEVEL

日志级别

INFO

命令行选项

mcp-midjourney --help

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

开发

设置开发环境

# 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]"

运行测试

# 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

代码质量

# Format code
ruff format .

# Lint code
ruff check .

# Type check
mypy core tools

构建与发布

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

# Build package
python -m build

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

项目结构

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 参考

此服务器封装了 AceDataCloud Midjourney API：

贡献

欢迎贡献！请：

  1. Fork 本仓库

  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing)

  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add amazing feature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing)

  5. 开启 Pull Request

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE。

链接

由 AceDataCloud 用心制作

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
<1hResponse time
1dRelease cycle
57Releases (12mo)

Resources

Tools

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