gpt-image-mcp
gpt-image-mcp
Dale a Claude Code el superpoder de generar imágenes. Di "dibújame una imagen", y Claude Code la generará directamente en tu conversación usando
gpt-image-2de OpenAI — sin necesidad de cambiar de aplicación ni copiar prompts.
🎯 ¿Qué es esto?
Para usuarios de Claude Code: este proyecto integra la generación de imágenes
gpt-image-2 directamente en Claude Code como servidor MCP. Instala una vez, registra
una vez, y Claude Code obtiene una capacidad nativa generate_image: describes la
imagen en lenguaje natural (en cualquier idioma), y Claude Code genera el prompt, llama
a gpt-image-2 y te entrega un PNG local. Si alguna vez has querido que Claude
"simplemente lo dibuje" en lugar de explicarlo, esta es la pieza que faltaba.
También funciona como CLI independiente y con cualquier otro host MCP: el mismo núcleo, en todas partes.
No se necesita suscripción a ChatGPT Plus — solo una clave de API compatible con gpt-image-2.
Flujo de trabajo:
You: "A cyberpunk orange tabby cat in a spacesuit, starfield, cinematic lighting"
↓ Claude Code optimizes your prompt into professional English (automatic)
↓ gpt-image-mcp calls OpenAI gpt-image-2
↓ PNG saved locally → absolute path returned
You: got your image ✓Related MCP server: gpt-image-mcp
✨ Características
Integración nativa con Claude Code. Regístrate una vez y Claude Code obtiene una herramienta real
generate_image: describe cualquier escena en lenguaje natural y recibe un PNG local en tu chat.Dos puntos de entrada, un mismo núcleo. La misma lógica de generación impulsa tanto un servidor MCP como una CLI simple.
gpt-image-mcp --mcp→ servidor MCP stdio con herramientasgenerate_image/list_imagesgpt-image-mcp "a cat in a spacesuit"→ generación CLI de un solo uso
Cualquier backend compatible con OpenAI. Apunta
OPENAI_BASE_URLa donde quieras (revendedores, proxies, pasarelas autoalojadas).Niveles de calidad que se asignan al control
low/medium/highdegpt-image-2. Sin modelos adicionales, sin sorpresas de coste.Las claves nunca están en el código. Todo se gestiona mediante variables de entorno: los secretos no entran en tu repositorio.
Seguro con asincronía. Las imágenes se transmiten a disco como PNG decodificados en base64 localmente; la API nunca escribe en tu disco por ti.
🧰 Requisitos
Python 3.10+
Una clave de API de OpenAI, o un endpoint compatible con OpenAI (revendedor / pasarela / autoalojado) que sirva
gpt-image-2(o un modelo compatible que configures medianteGPT_IMAGE_MODEL).Python instalable mediante
pipouv.
📦 Instalación
Desde PyPI
pip install gpt-image-mcp # pip
# or
uv tool install gpt-image-mcp # uvDesde el código fuente
git clone https://github.com/Garfield-Wuu/gpt-image-mcp
cd gpt-image-mcp
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e .⚙️ Configuración
Toda la configuración se realiza mediante variables de entorno:
Variable | Requerido | Por defecto | Descripción |
| ✅ | — | Tu clave de API (oficial o de revendedor). Nunca la codifiques. |
| ❌ |
| Cualquier URL base de endpoint compatible con OpenAI (incl. |
| ❌ |
| Nombre del modelo servido por el endpoint. |
| ❌ |
| Directorio donde se guardan los PNG generados. |
Consejo: La URL base por defecto es el endpoint oficial de OpenAI. Para usar un revendedor o proxy, simplemente establece
OPENAI_BASE_URLen su raíz/v1; nada más cambia.
🚀 Uso
Como servidor MCP (Claude Code)
Registra el servidor (sustituye ~/.venv por la ruta real de tu entorno):
claude mcp add gpt-image -s user \
--env OPENAI_API_KEY="$OPENAI_API_KEY" \
--env OPENAI_BASE_URL="$OPENAI_BASE_URL" \
--env GPT_IMAGE_OUT="$PWD/out" \
-- gpt-image-mcp --mcpReinicia Claude Code y dos herramientas estarán disponibles:
generate_image— genera una imagen y guárdala localmente.┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ "A cyberpunk orange tabby cat in a spacesuit …" │ │ → gpt-image-mcp → local PNG → absolute path returned │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘Parámetros:
prompt(obligatorio),size,quality,out_name.list_images— lista los PNG generados anteriormente (los más recientes primero).
Qué decirle a Claude Code:
"Dibuja un gato atigrado naranja ciberpunk con traje espacial, campo de estrellas, cinematográfico, alta calidad." → desencadena
generate_image"Genera una toma principal horizontal 1536x1024: ciudad ciberpunk bajo la lluvia, reflejos de neón." → establece tamaño + calidad
"¿Qué imágenes he generado antes?" → desencadena
list_images
No se necesita ninguna sintaxis mágica: solo describe la imagen con tus propias palabras, en cualquier idioma. Claude Code se encarga del resto.
Como CLI
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
gpt-image-mcp "a cyberpunk orange tabby cat, neon rain, cinematic" \
--size 1536x1024 --quality high --out ./out/hero.pngSin --no-interactive, la CLI te permite elegir tamaño/calidad de forma interactiva cuando hay un TTY
presente.
🖼️ Parámetros
size — orientación del lienzo:
Valor | Orientación |
| Cuadrado |
| Horizontal |
| Vertical |
quality — el control de calidad propio de gpt-image-2 (modelo único; la compensación es
velocidad/coste frente a detalle):
Valor | Caso de uso |
| Borradores / miniaturas rápidas |
| Equilibrado por defecto |
| Arte final destacado, más detalle/más lento |
🛠️ Desarrollo
pip install -e ".[dev]"
ruff check . # lint
pytest # run tests
python -m build # build sdist + wheelEstructura:
src/gpt_image_mcp/
├── img_core.py # shared generation logic (no MCP dependency)
├── mcp_server.py # FastMCP server: generate_image / list_images
└── __main__.py # CLI + MCP entrypoints🔐 Seguridad
Tu clave de API nunca está incrustada en este paquete. Se lee de
OPENAI_API_KEYen el momento de la llamada.No se registra ni se transmite nada más allá de la única solicitud de generación de imágenes.
Los directorios
.envyout/están ignorados por Git de forma predeterminada.
📝 Notas y advertencias
Cada solicitud suele tardar ~10–60 s según el endpoint y el nivel de calidad.
Este proyecto no está afiliado a OpenAI; es un envoltorio MCP independiente.
gpt-image-2devuelve imágenes en base64 por defecto, que esta herramienta decodifica y escribe localmente en disco. También se gestiona un respaldo medianteurl.
📄 Licencia
MIT © Garfield-Wuu.
⭐ Soporte
Si esto te ha ahorrado un dolor de cabeza, se agradece una estrella. Los issues y PRs son bienvenidos.
🌐 Otros idiomas / 其他语言
中文版 README (README.zh-CN.md) — 简体中文
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Maintenance
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