Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
CLOUDWERX-DEV

GPT Image 1 MCP

by CLOUDWERX-DEV
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
JavaScript
Hybrid

🚀 クイックスタート

npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

📋 前提条件

🔑 環境変数

💻 NPX の使用例

# Set your OpenAI API key
export OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key

# Optional: Set custom output directory
export GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=/home/username/Pictures/ai-generated-images

# Run the server with NPX
npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp
# Set your OpenAI API key
$env:OPENAI_API_KEY = "sk-your-openai-api-key"

# Optional: Set custom output directory
$env:GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR = "C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images"

# Run the server with NPX
npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp
:: Set your OpenAI API key
set OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key

:: Optional: Set custom output directory
set GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images

:: Run the server with NPX
npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

Related MCP server: OpenAI MCP

🔌 MCPクライアントとの統合

🛠️ MCP クライアントでの設定

{
  "mcpServers": {
    "gpt-image-1": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "PASTE YOUR OPEN-AI KEY HERE",
        "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "OPTIONAL: PATH TO SAVE GENERATED IMAGES"
      }
    }
  }
}

さまざまなオペレーティングシステムの構成例

{
  "mcpServers": {
    "gpt-image-1": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key",
        "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "C:\\Users\\username\\Pictures\\ai-generated-images"
      }
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "gpt-image-1": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key",
        "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "/home/username/Pictures/ai-generated-images"
      }
    }
  }
}

注：Windowsのパスの場合、JSON内のバックスラッシュ文字をエスケープするには、二重のバックスラッシュ（ \\ ）を使用してください。Linux/macOSの場合は、スラッシュ（ / ）を使用してください。

✨ 特徴

💡 強化された機能

🔄仕組み

📁 出力ディレクトリの動作

インストールと使用方法

NPMパッケージ

このパッケージはnpmで入手可能です: @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

グローバルにインストールできます:

npm install -g @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

または、クイック スタート セクションに示されているように、npx を使用して直接実行します。

ツール: create_image

テキストプロンプトに基づいて新しい画像を生成します。

パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

説明

prompt

弦

はい

生成する画像のテキスト説明（最大 32,000 文字）

size

弦

いいえ

画像サイズ: 「1024x1024」（デフォルト）、「1536x1024」、または「1024x1536」

quality

弦

いいえ

画像品質: 「高」(デフォルト)、「中」、または「低」

n

整数

いいえ

生成する画像の数（1～10、デフォルト：1）

background

弦

いいえ

背景スタイル: 「透明」、「不透明」、または「自動」(デフォルト)

output_format

弦

いいえ

出力形式: 「png」(デフォルト)、「jpeg」、または「webp」

output_compression

整数

いいえ

圧縮レベル（0～100、デフォルト：0）

user

弦

いいえ

OpenAI 使用状況追跡用のユーザー識別子

moderation

弦

いいえ

モデレーションレベル:「低」または「自動」(デフォルト)

例

<use_mcp_tool>
<server_name>gpt-image-1</server_name>
<tool_name>create_image</tool_name>
<arguments>
{
  "prompt": "A futuristic city skyline at sunset, digital art",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "high",
  "n": 1,
  "background": "auto"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

応答

ツールは次を返します:

  • 生成された画像の詳細を記載したフォーマットされたテキストメッセージ

  • base64でエンコードされたデータとしての画像

  • トークンの使用状況やファイルパスなどのメタデータ

ツール: create_image_edit

テキスト プロンプトとオプションのマスクに基づいて既存の画像を編集します。

パラメータ

パラメータ

タイプ

必須

説明

image

文字列、オブジェクト、または配列

はい

編集する画像（base64文字列またはファイルパスオブジェクト）

prompt

弦

はい

希望する編集のテキスト説明（最大 32,000 文字）

mask

文字列またはオブジェクト

いいえ

編集する領域を定義するマスク（base64文字列またはファイルパスオブジェクト）

size

弦

いいえ

画像サイズ: 「1024x1024」（デフォルト）、「1536x1024」、または「1024x1536」

quality

弦

いいえ

画像品質: 「高」(デフォルト)、「中」、または「低」

n

整数

いいえ

生成する画像の数（1～10、デフォルト：1）

background

弦

いいえ

背景スタイル: 「透明」、「不透明」、または「自動」(デフォルト)

user

弦

いいえ

OpenAI 使用状況追跡用のユーザー識別子

Base64エンコードされた画像の例

<use_mcp_tool>
<server_name>gpt-image-1</server_name>
<tool_name>create_image_edit</tool_name>
<arguments>
{
  "image": "BASE64_ENCODED_IMAGE_STRING",
  "prompt": "Add a small robot in the corner",
  "mask": "BASE64_ENCODED_MASK_STRING",
  "quality": "high"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

ファイルパスの例

<use_mcp_tool>
<server_name>gpt-image-1</server_name>
<tool_name>create_image_edit</tool_name>
<arguments>
{
  "image": {
    "filePath": "C:/path/to/your/image.png"
  },
  "prompt": "Add a small robot in the corner",
  "mask": {
    "filePath": "C:/path/to/your/mask.png"
  },
  "quality": "high"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

応答

ツールは次を返します:

  • 編集された画像の詳細を記載したフォーマットされたテキストメッセージ

  • 編集された画像はbase64でエンコードされたデータとして

  • トークンの使用状況やファイルパスなどのメタデータ

🔧 トラブルシューティング

🚨 よくある問題

🔍 エラー処理とレポート

MCPサーバーには、問題発生時に詳細な情報を提供する包括的なエラー処理機能が搭載されています。エラーが発生すると、以下の処理が行われます。

  1. エラー形式: すべてのエラーは次の形式で返されます:

    • 何が問題だったのかを説明する明確なエラーメッセージ

    • 特定のエラーコードまたはタイプ

    • エラーに関する追加のコンテキスト（利用可能な場合）

  2. AI アシスタントの動作: この MCP サーバーを AI アシスタントと共に使用する場合:

    • AIは常に完全なエラーメッセージを報告し、トラブルシューティングを支援します。

    • AIはエラーの原因を分かりやすい言葉で説明する

    • AIは問題を解決するための具体的な手順を提案します

📄 ライセンス

🙏 謝辞

Install Server
A
license - permissive license
D
quality
F
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Tools

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • mcp-nanobanana-pro

    MCP server for NanoBanana AI image generation and editing

  • hithereiamaliff-mcp-nextcloud

    A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…

  • mcp

    A Model Context Protocol server for Wix AI tools

View all MCP Connectors

Appeared in Searches

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/CLOUDWERX-DEV/gpt-image-1-mcp'

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