openai-image-gen

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基于 FastMCP 的 MCP 服务器，将多个图像生成后端 （如 sensenova、modelscope）分别暴露为独立的 MCP 工具。每个后端的模型别名、 支持尺寸、参数描述均在 config.yaml 中独立配置。

安装

一行命令通过 uvx 启动（无需本地克隆）

包推送到 git 远程后，任何装有 uv 的机器都可以用一行命令启动：

# 公开仓库
uvx --from git+https://github.com/<you>/openai-image-gen.git openai-image-gen

# 私有仓库（ssh）
uvx --from git+ssh://git@github.com/<you>/openai-image-gen.git openai-image-gen

本地安装（开发模式）

git clone <repo-url> && cd openai-image-gen
uv tool install .
# 然后
openai-image-gen

Related MCP server: ai-image-gen-mcp

配置

服务器按以下顺序查找配置文件：

1. 命令行 --config-dir <path>（或 --config-dir=<path>）

2. 环境变量 $OPENAI_IMAGE_GEN_CONFIG_DIR

3. $XDG_CONFIG_HOME/openai-image-gen（回退到 ~/.config/openai-image-gen）

首次启动 — 如果配置文件不存在，服务器会在解析到的位置写入示例 config.yaml 并退出。编辑文件设置 base_url 和 api_key（用 env:VAR_NAME 引用环境变量中的密钥），然后重新启动。

API 密钥通过名称在 config.yaml 中引用（如 env:SENSENOVA_API_KEY），启动时 解析。本地运行时把真实密钥放在项目目录的 .env 文件中，部署时则放在 shell 环境变量中。

.env 示例：

SENSENOVA_API_KEY=sk-...
MODELSCOPE_API_KEY=ms-...

在 opencode 中使用

添加到 ~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "openai-image-gen": {
    "type": "local",
    "command": [
      "uvx", "--from", "git+https://github.com/<you>/openai-image-gen.git",
      "openai-image-gen"
    ],
    "enabled": true,
    "timeout": 600000
  }
}

暴露的工具

config.yaml 中每个后端会注册一个工具：

• list_models — 列出所有配置的后端、工具名和模型。

• <backend>_generate_image — 生成（可选保存）图片。具体参数 schema、模型 别名、支持尺寸在 config.yaml 中按后端定义。

License

MIT — 见 LICENSE。