🎨 pruna-mcp-server

Pruna AI용 MCP 서버 — AI 어시스턴트에서 직접 초고속 이미지 생성, 편집, 업스케일링 및 비디오 생성을 수행합니다.

Pruna AI는 이미지 및 비디오 생성에 특화된 추론 API입니다. 이미지당 $0.005부터 시작하는 2초 미만의 이미지 생성 기능을 제공하며, 텍스트-이미지 변환, 이미지 편집, 업스케일링 및 비디오 생성 모델을 지원합니다. 이 MCP 서버는 해당 API를 래핑하여 MCP 호환 클라이언트(Claude Desktop, Kiro, Cursor)가 기본적으로 시각적 콘텐츠를 생성할 수 있도록 합니다.

MCP 사양 2025-11-25를 준수합니다.

주요 기능

• 6개의 MCP 도구: generate_image, edit_image, upscale_image, generate_video, list_models, upload_file

• 7개의 MCP 프롬프트: 제품 사진, 가상 스테이징, 소셜 미디어 비주얼, 게임 컨셉 아트, 광고 크리에이티브, 비디오 광고, 이미지 향상

• 2개의 MCP 리소스: 도구 호출 없이 모델을 탐색할 수 있는 pruna://models 카탈로그

• 18개의 모델: 텍스트-이미지 10개, 편집 3개, 업스케일 1개, 비디오 4개

• 스마트 동기/비동기: 빠른 이미지 모델은 동기식, 비디오는 폴링을 통한 비동기식 처리

• 투명한 파일 처리: 로컬 경로 또는 URL 전달 시 자동 업로드 처리

• 기본 MCP 이미지 반환: 인라인 표시를 지원하는 클라이언트를 위한 ImageContent 블록

• 완벽한 MCP 준수: 도구 주석, 구조화된 콘텐츠, 진행 상황 알림

빠른 시작

# With uvx (zero install)
uvx pruna-mcp-server

# Or with pip
pip install pruna-mcp-server
pruna-mcp

API 키를 설정하세요. pruna.ai에서 키를 발급받을 수 있습니다(개발자 포털로 이동하거나 Pruna에 문의하여 액세스 권한을 요청하세요).

# macOS Keychain (recommended)
security add-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w "your-api-key"

# Or environment variable
export PRUNA_API_KEY="your-api-key"

MCP 클라이언트 구성

Kiro CLI

에이전트 구성(예: ~/.kiro/agents/default.json)에 추가하세요:

mcpServers 내:

"pruna": {
  "command": "sh",
  "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"],
  "autoApprove": ["generate_image", "edit_image", "upscale_image", "generate_video", "list_models", "upload_file"]
}

tools에 @pruna/*를 추가하세요.

allowedTools에 "generate_image", "edit_image", "upscale_image", "generate_video", "list_models", "upload_file"을 추가하세요.

참고: Kiro 에이전트는 @server-name/* 구문을 사용하는 tools 화이트리스트와 allowedTools 목록을 사용합니다. Pruna 도구를 사용하려면 두 곳 모두에 포함되어야 합니다.

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "pruna": {
      "command": "sh",
      "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) /path/to/uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"]
    }
  }
}

중요: uv의 전체 경로(예: /Users/you/.local/bin/uv)를 사용하세요. Claude Desktop은 ~/.local/bin을 포함하지 않는 최소한의 PATH로 프로세스를 실행합니다.

참고: Claude Desktop은 채팅 내에서 ImageContent를 인라인으로 렌더링하지 않습니다. 이미지는 생성되어 로컬에 저장되며, Claude는 응답에 파일 경로를 참조합니다.

Cursor

.cursor/mcp.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "pruna": {
      "command": "uvx",
      "args": ["pruna-mcp-server"],
      "env": { "PRUNA_API_KEY": "your-api-key" }
    }
  }
}

도구

이미지 도구는 JSON 메타데이터 블록과 기본 MCP ImageContent 블록(5MB 미만 이미지의 경우 base64)을 모두 반환합니다.

프롬프트

일반적인 사용 사례를 위한 내장 워크플로우 템플릿:

구성

클라이언트 호환성

개발

git clone https://github.com/charlesrapp/pruna-mcp-server.git
cd pruna-mcp-server
uv sync --extra dev

# Run tests (100 tests, 94% coverage)
uv run pytest --cov

# Lint & type check
uv run ruff check src/ tests/
uv run mypy src/

지침은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

라이선스

MIT — LICENSE 참조.