🎨 pruna-mcp-server

Pruna AI 的 MCP 服务器 — 直接从您的 AI 助手进行超快速的图像生成、编辑、放大和视频生成。

Pruna AI 是一款专注于图像和视频生成的推理 API。它提供 2 秒以内的图像生成，起价为 $0.005/张，并提供用于文本生成图像、图像编辑、放大和视频生成的模型。此 MCP 服务器封装了他们的 API，以便任何兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Kiro、Cursor）都能原生生成视觉内容。

符合 MCP 规范 2025-11-25。

功能特性

• 6 个 MCP 工具：generate_image、edit_image、upscale_image、generate_video、list_models、upload_file

• 7 个 MCP 提示词：产品照片、虚拟布景、社交媒体视觉素材、游戏概念艺术、广告创意、视频广告、图像增强

• 2 个 MCP 资源：pruna://models 目录，无需调用工具即可发现模型

• 18 个模型：10 个文本生成图像模型、3 个编辑模型、1 个放大模型、4 个视频模型

• 智能同步/异步：快速图像模型使用同步，视频模型使用带轮询的异步

• 透明文件处理：传递本地路径或 URL — 自动处理上传

• 原生 MCP 图像返回：为支持内联显示的客户端提供 ImageContent 块

• 完全符合 MCP 标准：工具注解、结构化内容、进度通知

快速入门

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

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

设置您的 API 密钥 — 在 pruna.ai 获取（前往 开发者门户 或 联系 Pruna 申请访问权限）：

# 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 客户端配置

Kiro CLI

添加到您的代理配置中（例如 ~/.kiro/agents/default.json）：

在 mcpServers 中：

"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"]
}

在 tools 中，添加："@pruna/*"

在 allowedTools 中，添加："generate_image", "edit_image", "upscale_image", "generate_video", "list_models", "upload_file"

注意：Kiro 代理使用带有 @server-name/* 语法的 tools 白名单和 allowedTools 列表。两者都必须包含 Pruna 工具才能使用。

Claude Desktop

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)：

{
  "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"]
    }
  }
}

重要：请使用 uv 的完整路径（例如 /Users/you/.local/bin/uv） — Claude Desktop 启动进程时使用的 PATH 非常精简，不包含 ~/.local/bin。

注意：Claude Desktop 不会在聊天中内联渲染 ImageContent。图像生成后会保存在本地 — Claude 将在其回复中引用文件路径。

Cursor

添加到 .cursor/mcp.json：

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

工具

图像工具会返回一个 JSON 元数据块和一个原生的 MCP ImageContent 块（base64 格式，适用于小于 5MB 的图像）。

提示词

针对常见用例的内置工作流模板：

配置

客户端兼容性

开发

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/

请参阅 CONTRIBUTING.md 获取指南。

许可证

MIT — 请参阅 LICENSE。