ms-image-gen-mcp（本地修改版）

基于 PyPI 包 ms-image-gen-mcp v1.3.0 的本地修改版本，新增了 loras 参数，支持通过 ModelScope API-Inference 调用 LoRA 模型生图。

目录结构

~/mcp-local/ms-image-gen-mcp/
├── README.md              # 本文档
├── pyproject.toml         # 备用打包配置（当前未使用）
└── ms_image_gen_mcp/      # 包源码（修改版）
    ├── __init__.py        # 入口：导出 mcp 实例和 main()
    ├── __main__.py        # python -m 方式运行入口
    └── server.py          # MCP 工具定义（核心修改文件）

Related MCP server: Seedream 4.0 MCP Server

本地修改内容

对比原版 v1.3.0，有三处改动（均在 ms_image_gen_mcp/server.py）：

1. text_to_image 和 text_image_to_image 新增 loras 参数 ⭐

• 类型：可选字符串（str | None），默认不传

• 行为（2026-09-11 修正）：不传时 payload 不携带 loras 字段，仅显式传入时才发送

• 背景：ModelScope API-Inference 支持将 LoRA 模型 ID 直接作为调用对象，平台会自动加载 LoRA 所需的基础模型（参考官方文章）

• ⚠️ 修正原因：旧逻辑不传时把 loras 填成 model 值，图生图编辑模型（FireRed-Image-Edit、FLUX.1-Kontext 等）会因被当作 LoRA 加载而任务失败（实测去掉该字段后任务正常）

2. text_image_to_image 支持本地图片路径

• image_url 传入本地文件路径时，自动转为 base64 data URL 提交

• 图片最大边超过 2048px 时自动等比缩小（API 限制），依赖 Pillow

• 公网 URL 原样透传，行为不变

请求体示例：

{
  "model": "xxx/xxx-lora",
  "prompt": "描述文本",
  "loras": "xxx/xxx-lora",
  "negative_prompt": "...",
  "size": "1536x1536",
  "seed": 12345,
  "steps": 8,
  "guidance": 1
}

请求体示例：

{
  "model": "xxx/xxx-lora",
  "prompt": "描述文本",
  "loras": "xxx/xxx-lora",
  "negative_prompt": "...",
  "size": "1536x1536",
  "seed": 12345,
  "steps": 30,
  "guidance": 34
}

提供的工具

1. text_to_image — 文生图

2. text_image_to_image — 图生图

同上参数，另加 image_url（必填，参考图的公网 URL 或本地文件路径，本地路径自动转 base64 data URL 并限制最大边 2048px），model 默认为 FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.1（文档字符串中标注的 FLUX.1-Kontext-dev 为可选编辑模型）。

3. search_models — 模型搜索

按关键词搜索 ModelScope 上的模型，可用 task="text-to-image" 和 libraries="LoRA" 过滤。

配置方式

本机 ~/.claude.json 中的配置：

{
  "mcpServers": {
    "modelscope-image-gen-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from", "ms_image_gen_mcp",
        "--with", "mcp<2",
        "--with", "pillow",
        "python", "-c",
        "import sys; sys.path.insert(0, '/Users/yons/mcp-local/ms-image-gen-mcp'); from ms_image_gen_mcp import main; main()"
      ],
      "env": {
        "MODELSCOPE_API_KEY": "ms-xxxx"
      }
    }
  }
}

加载原理

• uvx --from ms_image_gen_mcp 仍从 PyPI 安装原版包，提供 mcp、requests 等依赖环境（走本地 uv 缓存，无需联网）

• 启动脚本通过 sys.path.insert(0, ...) 把本地修改目录插到搜索路径最前面，覆盖原版 ms_image_gen_mcp 模块，从而加载修改版代码

• 这种方式规避了本地包构建（本机访问 PyPI 构建后端受限）

环境要求与注意事项

• API Key：需要 ModelScope API Token（获取地址），通过环境变量 MODELSCOPE_API_KEY 传入

• Python >= 3.12（uvx 自动处理）

• 修改 server.py 后需重启 Claude Code（或 /mcp 重连）才能生效

• 原配置备份：~/.claude.json.bak-mcp-loras

• 若 PyPI 原版包升级，本地修改仍会生效（因为 sys.path 优先加载本地目录），但需留意新版 API 是否有变化

调用示例

在 Claude Code 中：

帮我用 text_to_image 生成一张图，model 用 "xxx/xxx-lora"（LoRA 模型 ID）

loras 参数不指定时会自动与 model 保持一致；也可显式指定不同的 LoRA ID。