de en es ja ko ru zh

GPT Image 1 MCP

Name: GPT Image 1 MCP
Author: CLOUDWERX-DEV

by CLOUDWERX-DEV

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

JavaScript

Hybrid

🚀 Быстрый старт

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

📋 Предварительные условия

🔑 Переменные среды

💻 Пример использования с NPX

# 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

🔌 Интеграция с клиентами MCP

🛠️ Настройка в клиенте MCP

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Примеры конфигураций для разных операционных систем

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Примечание : Для путей Windows используйте двойные обратные косые черты ( \\ ), чтобы экранировать символ обратной косой черты в JSON. Для Linux/macOS используйте прямые косые черты ( / ).

✨ Особенности

💡 Расширенные возможности

🔄 Как это работает

📁 Поведение выходного каталога

Установка и использование

Пакет НПМ

Этот пакет доступен на npm: @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

Вы можете установить его глобально:

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

Или запустите его напрямую с помощью npx, как показано в разделе «Быстрый старт».

Инструмент: `create_image`

Создает новое изображение на основе текстовой подсказки.

Параметры

Параметр	Тип	Необходимый	Описание
`prompt`	нить	Да	Текстовое описание изображения, которое необходимо сгенерировать (макс. 32 000 символов)
`size`	нить	Нет	Размер изображения: «1024x1024» (по умолчанию), «1536x1024» или «1024x1536»
`quality`	нить	Нет	Качество изображения: «высокое» (по умолчанию), «среднее» или «низкое»
`n`	целое число	Нет	Количество изображений для генерации (1-10, по умолчанию: 1)
`background`	нить	Нет	Стиль фона: «прозрачный», «непрозрачный» или «авто» (по умолчанию)
`output_format`	нить	Нет	Формат вывода: «png» (по умолчанию), «jpeg» или «webp»
`output_compression`	целое число	Нет	Уровень сжатия (0-100, по умолчанию: 0)
`user`	нить	Нет	Идентификатор пользователя для отслеживания использования OpenAI
`moderation`	нить	Нет	Уровень модерации: «низкий» или «авто» (по умолчанию)

Пример

<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>

Ответ

Инструмент возвращает:

Отформатированное текстовое сообщение с подробностями о созданном изображении(ях)
Изображение(я) в виде данных, закодированных в base64
Метаданные, включая использование токенов и пути к файлам

Инструмент: `create_image_edit`

Редактирует существующее изображение на основе текстовой подсказки и дополнительной маски.

Параметры

Параметр	Тип	Необходимый	Описание
`image`	строка, объект или массив	Да	Изображение(я) для редактирования (строка base64 или объект пути к файлу)
`prompt`	нить	Да	Текстовое описание желаемой правки (макс. 32 000 символов)
`mask`	строка или объект	Нет	Маска, определяющая области для редактирования (строка base64 или объект пути к файлу)
`size`	нить	Нет	Размер изображения: «1024x1024» (по умолчанию), «1536x1024» или «1024x1536»
`quality`	нить	Нет	Качество изображения: «высокое» (по умолчанию), «среднее» или «низкое»
`n`	целое число	Нет	Количество изображений для генерации (1-10, по умолчанию: 1)
`background`	нить	Нет	Стиль фона: «прозрачный», «непрозрачный» или «авто» (по умолчанию)
`user`	нить	Нет	Идентификатор пользователя для отслеживания использования OpenAI

Пример с изображением, закодированным в Base64

<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>

Пример с путем к файлу

<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>

Ответ

Инструмент возвращает:

Отформатированное текстовое сообщение с подробностями об отредактированном изображении(ях)
Отредактированное изображение(я) в виде данных, закодированных в base64
Метаданные, включая использование токенов и пути к файлам

🔧 Устранение неполадок

🚨 Распространенные проблемы

🔍 Обработка ошибок и отчетность

Сервер MCP включает в себя комплексную обработку ошибок, которая предоставляет подробную информацию, когда что-то идет не так. Когда возникает ошибка:

Формат ошибки : Все ошибки возвращаются с:
- Четкое сообщение об ошибке, описывающее, что пошло не так
- Конкретный код или тип ошибки
- Дополнительный контекст об ошибке, если он доступен
Поведение помощника на основе ИИ : При использовании этого сервера MCP с помощниками на основе ИИ:
- ИИ всегда будет сообщать полное сообщение об ошибке, чтобы помочь в устранении неполадок.
- ИИ объяснит вероятную причину ошибки простым языком
- ИИ предложит конкретные шаги для решения проблемы

📄 Лицензия

🙏 Благодарности

Available Tools

2 tools

create_imageD

ParametersJSON Schema

Name	Required	Description	Default
`prompt`	Yes
`background`	No
`n`	No
`output_compression`	No
`output_format`	No
`quality`	No
`size`	No
`user`	No
`moderation`	No

TDQS

D1/5.0

Behavior1/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Tool has no description.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness1/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Tool has no description.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness1/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Tool has no description.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters1/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Tool has no description.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose1/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

Tool has no description.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines1/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Tool has no description.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

create_image_editD

ParametersJSON Schema

Name	Required	Description	Default
`image`	Yes
`prompt`	Yes
`background`	No
`mask`	No
`n`	No
`quality`	No
`size`	No
`user`	No

TDQS

D1/5.0

Behavior1/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Tool has no description.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness1/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Tool has no description.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness1/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Tool has no description.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters1/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Tool has no description.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose1/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

Tool has no description.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines1/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Tool has no description.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

2 tool updatesMay 9, 2025
- First observedcreate_image
- First observedcreate_image_edit

Deploy Server

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

D1.5/5.0

Scored 2026-04-18 10:10 across 2 tools

Disambiguation2/5

The two tools have overlapping purposes—both involve creating images—and without descriptions, it's unclear how they differ. 'create_image_edit' suggests editing an existing image, but this could easily be confused with the base 'create_image' tool, leading to potential misselection.

Naming Consistency5/5

Both tools follow a consistent verb_noun pattern with 'create_image' as the base, and 'create_image_edit' extends this logically. The naming is predictable and clear, with no deviations in style or convention.

Tool Count2/5

With only 2 tools, the server feels thin for an image-related domain, which typically requires operations like listing, retrieving, updating, or deleting images. This limited set may not support common workflows, making it under-scoped.

Completeness1/5

The tool surface is severely incomplete for an image server; there are no tools for reading, updating, deleting, or managing images beyond creation and editing. This will cause significant agent failures in handling image lifecycles or varied tasks.

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessUnresponsive

Resources

Need Help?

Reddit Discussion

Related Servers

Related MCP Connectors

mcp-nanobanana-proOAuth
io.github.AceDataCloud
MCP server for NanoBanana AI image generation and editing
Image & Video Processing Multimedia Processing
27
OpenAI Tools MCP Server B
ai.com.mcp
Focused MCP server for OpenAI image/audio generation (v2.0.0). Wraps endpoints via HAPI CLI.
Image & Video Processing Audio Processing Multimedia Processing
927
mcp-qwen-imageOAuth
io.github.AceDataCloud
MCP server for Qwen Image 3 AI image generation
AI & Machine Learning Image & Video Processing
1
Claude Imagine AOAuth
com.claudeimagine
Generate AI images and videos from any compatible MCP client.
AI & Machine Learning Image & Video Processing
102

Related MCP Servers

Image Toolkit MCP Server
Image & Video Processing Multimedia Processing
Kira-Pgr
A
license
Not graded
quality
F
maintenance
A server that provides AI-powered image generation, modification, and processing capabilities through the Model Context Protocol, leveraging Google Gemini models and other image services.
Updated 2 years ago (2025-03-19 22:49 UTC)
18
MIT
OpenAI MCP
Image & Video Processing Developer Tools
jezweb
A
license
Not graded
quality
F
maintenance
A Model Context Protocol server enabling AI assistants to generate images through OpenAI's DALL-E API with full support for all available options and fine-grained control.
Updated a year ago (2025-06-09 22:23 UTC)
19 npm
1
MIT
Gemini MCP Image Generation
Image & Video Processing Multimedia Processing
sanxfxteam
A
license
D
quality
D
maintenance
A Model Context Protocol server that provides image generation capabilities using Google's Gemini 2 API, allowing users to generate multiple images with customizable parameters like prompts, aspect ratios, and person generation settings.
Updated 2 years ago (2025-03-26 05:09 UTC)
1
88 npm
5
MIT
DALL-E 3 MCP Server
Image & Video Processing App Automation
chrisurf
A
license
B
quality
C
maintenance
A Model Context Protocol server that provides OpenAI's DALL-E 3 image generation capabilities, allowing LLMs to generate high-quality images through a standardized interface.
Updated a year ago (2025-07-06 10:18 UTC)
1
8 npm
1
MIT

🚀 Быстрый старт

📋 Предварительные условия

🔑 Переменные среды

💻 Пример использования с NPX

🔌 Интеграция с клиентами MCP

🛠️ Настройка в клиенте MCP

Примеры конфигураций для разных операционных систем

✨ Особенности

💡 Расширенные возможности

🔄 Как это работает

📁 Поведение выходного каталога

Установка и использование

Пакет НПМ

Инструмент: create_image

Параметры

Пример

Ответ

Инструмент: create_image_edit

Параметры

Пример с изображением, закодированным в Base64

Пример с путем к файлу

Ответ

🔧 Устранение неполадок

🚨 Распространенные проблемы

🔍 Обработка ошибок и отчетность

📄 Лицензия

🙏 Благодарности

Available Tools

TDQS

TDQS

Tool Schema Changelog

TDQS

Maintenance

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Image Toolkit MCP Server

OpenAI MCP

Gemini MCP Image Generation

DALL-E 3 MCP Server

Appeared in Searches

Инструмент: `create_image`

Инструмент: `create_image_edit`