Gemini Image MCP Server

AIに画像生成の目を与える。

エンドポイント: https://gemini-image-mcp-two.vercel.app/api/mcp

Claude、Cursor、Windsurf、VS Code、その他あらゆるMCPクライアントから「画像を生成して」と言うだけで、Gemini / Imagen の画像生成AIが動きます。

3つのMCPツール（generate_image / edit_image / list_models）で、テキストからの画像生成と既存画像の編集をカバー。6つのモデルに対応し、ブログ挿絵からプロダクトショット、SNS素材まで幅広く対応します。

できること

「桜並木を歩く猫のイラストを描いて」
→ Nano Banana 2 で画像生成 → base64画像が返る

「この画像の背景を夕焼けの海に変えて」
→ 画像 + 指示テキストで編集 → 編集後の画像が返る

「ブログ用のヘッダー画像を横長で作って。テーマは"AI×美容"」
→ 16:9アスペクト比で画像生成

「商品写真の背景を白に変更して、ECサイト用にして」
→ 画像編集で背景除去・変更

「この人の写真にこのヘアスタイルを合成して」
→ 顔写真 + ヘアスタイル参照画像 → 複数画像合成

「人物写真をこの背景に自然に合成して、スタジオ撮影風にして」
→ 人物 + 背景 + テキスト指示 → 複数画像合成

対応モデル（6モデル）

Gemini Native（Nano Banana）— 会話型画像生成・編集

Imagen 4 — テキスト→画像専用

ツール一覧（3ツール）

ツール一覧（4ツール）

🔒 セキュリティ

• 通信は全て HTTPS（TLS暗号化） で保護

• サーバーはステートレス。API Keyはリクエスト処理中にのみ使用、保存もログ出力もしない

• データベースなし。Gemini APIへのプロキシとして動作するだけ

• ソースコード全公開

不安な場合: 自分のVercelにデプロイして api_key モードで運用できます。

クイックスタート（2ステップ）

ステップ1: Gemini API Key を取得

Google AI Studio → API Keyを作成してコピー

無料枠あり（約500リクエスト/日）。有料はPay-as-you-goで$0.02〜/枚。

ステップ2: MCPサーバーを接続

Claude.ai（Web）: Settings → MCP → Add:

• URL: https://gemini-image-mcp-two.vercel.app/api/mcp

• Header名: Authorization　値: Bearer あなたのGemini API Key

Claude Desktop / Cursor / VS Code / Windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://gemini-image-mcp-two.vercel.app/api/mcp"],
      "env": {
        "HEADER_Authorization": "Bearer あなたのGemini API Key"
      }
    }
  }
}

Claude Code:

claude mcp add --transport http gemini-image https://gemini-image-mcp-two.vercel.app/api/mcp \
  --header "Authorization: Bearer あなたのGemini API Key"

認証モード

自分でデプロイする

git clone https://github.com/DaisukeHori/gemini-image-mcp.git
cd gemini-image-mcp
cp .env.example .env.local
# .env.local を編集
npm install
npm run dev

FAQ

Q: 無料で使える？ → Google AI Studioの無料枠（約500リクエスト/日）の範囲内であれば無料。超過分はPay-as-you-go課金。

Q: 日本語プロンプトは使える？ → はい。ただし英語の方が精度が高い傾向があります。日本語で指示を出すと、AIが英語に翻訳してから生成することを推奨します。

Q: 生成画像のサイズは？ → Nano Banana 2は最大4K、Imagen 4 Ultraは2K。デフォルトは1K（1024×1024）。

Q: 画像編集はどのモデルが対応？ → Gemini Nativeモデル（Nano Banana系）のみ。Imagen 4は生成専用で編集不可。

Q: Claudeの会話内で画像が表示される？ → MCPプロトコルのimage content typeで返却するため、対応クライアントでは画像が直接表示されます。

Pythonヘルパー（コンテナ環境向け）

Claude.aiのコンテナ環境等で画像をファイルシステムに保存したい場合、utils/gemini_helper.py を使えます。

# ダウンロード
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/DaisukeHori/gemini-image-mcp/main/utils/gemini_helper.py -o gemini_helper.py

from gemini_helper import generate_image, edit_image, compose_images, generate_batch

# 画像生成→ファイル保存
generate_image("A sunset over Mount Fuji", save_to="fuji.jpg")

# 画像編集
edit_image("fuji.jpg", "水墨画スタイルに変換", save_to="fuji_ink.jpg")

# 複数画像合成（顔+ヘアスタイル等）
compose_images(
    images=[
        {"path": "face.jpg", "role": "顔写真"},
        {"path": "hair.jpg", "role": "ヘアスタイル"},
    ],
    instruction="顔写真にヘアスタイルを適用して",
    save_to="result.jpg"
)

# バッチ生成（PPTX挿絵50枚等）
generate_batch([
    {"prompt": "スライド1の挿絵", "filename": "slide01.jpg"},
    {"prompt": "スライド2の挿絵", "filename": "slide02.jpg"},
], output_dir="images")

MCPサーバー（Vercel）をHTTPプロキシとして使い、generativelanguage.googleapis.com がブロックされたコンテナ環境でもGemini APIを利用できます。

技術スタック

Next.js 15 / TypeScript / Vercel / MCP SDK / Gemini API / Zod

ライセンス

MIT License

関連 MCP サーバー

堀が公開している MCP サーバー群。すべて Claude.ai / Cursor / ChatGPT 等の MCP クライアントから利用可能。