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Glama

Flux Cloudflare MCP

Compatible con MCPLicenciaMecanografiadoProtocolo de contexto modelo

Un potente servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona a los asistentes de IA la capacidad de generar imágenes utilizando el modelo Flux de Black Forest Labs a través de una API de Cloudflare Worker.

Instalación • Características • Uso • Documentación • Contribución


🌟 Características

  • 🖼️ Generación de imágenes de alta calidad : acceso a Flux, un modelo de generación de imágenes de última generación

  • 🤖 Integración perfecta con IA : permite que los asistentes de IA como Claude generen imágenes directamente

  • 🎛️ Parámetros personalizables : controle la relación de aspecto, los pasos de inferencia y más

  • 🔌 Compatible con MCP : funciona con cualquier cliente MCP (Cursor, Claude Desktop, Cline, Zed, etc.)

  • 🔒 Procesamiento local : todas las solicitudes se procesan de forma segura a través de Cloudflare Worker

  • 💬 Finalizaciones de chat : obtén finalizaciones de texto usando la misma API

Related MCP server: FLUX Image Generator MCP Server

📦 Instalación

Uso directo con NPX

FLUX_API_TOKEN=your_token FLUX_API_URL=your_api_url npx -y flux-cloudflare-mcp

De la fuente

# Clone the repository
git clone https://github.com/Hzzy2O/flux-cloudflare-mcp.git
cd flux-cloudflare-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

🚀 Configuración de su API de Flux

Este servidor MCP requiere un punto final de la API de Flux para funcionar. Tiene dos opciones para configurar la API:

Opción 1: Implementar usando snakeying/flux-api-worker (recomendado)

snakeying/flux-api-worker proporciona un Cloudflare Worker simple y eficiente para acceder al modelo Flux:

  1. Bifurcar el repositorio flux-api-worker

  2. Implementarlo en Cloudflare Workers:

    • Crea un nuevo trabajador en tu panel de Cloudflare

    • Conéctalo a tu repositorio bifurcado

    • Configure las variables de entorno requeridas:

      • API_KEY : Su clave API elegida para la autenticación

      • CF_ACCOUNT_ID : ID de su cuenta de Cloudflare

      • CF_API_TOKEN : Su token de API de Cloudflare con acceso a la IA de Workers

      • FLUX_MODEL : El modelo Flux a utilizar (predeterminado: "@cf/black-forest-labs/flux-1-schnell")

  3. Una vez implementada, su API estará disponible en https://your-worker-name.your-subdomain.workers.dev

  4. Utilice esta URL como su FLUX_API_URL y su clave API elegida como FLUX_API_TOKEN

Opción 2: Implementar usando aigem/cf-flux-remix

Para una implementación con más funciones y una interfaz de usuario web, puede utilizar aigem/cf-flux-remix :

  1. Siga las instrucciones de instalación en el repositorio cf-flux-remix

  2. Una vez implementada, su API estará disponible en su URL implementada

  3. Utilice esta URL como su FLUX_API_URL y su clave API configurada como FLUX_API_TOKEN

📚 Documentación

Herramientas disponibles

generate_image

Genera una imagen basada en una solicitud de texto utilizando el modelo Flux.

{
  prompt: string;                // Required: Text description of the image to generate
  num_inference_steps?: number;  // Optional: Number of denoising steps (1-4) (default: 4)
  aspect_ratio?: string;         // Optional: Aspect ratio (e.g., "16:9", "4:3") (default: "1:1")
}

🔧 Uso

Integración del cursor

Método 1: Usar mcp.json

  1. Cree o edite el archivo .cursor/mcp.json en el directorio de su proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "flux-cloudflare-mcp": {
      "command": "env FLUX_API_TOKEN=YOUR_TOKEN FLUX_API_URL=YOUR_API_URL npx",
      "args": ["-y", "flux-cloudflare-mcp"]
    }
  }
}
  1. Reemplace YOUR_TOKEN con su token de API de Flux real y YOUR_API_URL con la URL de su API

  2. Reinicie el cursor para aplicar los cambios

Método 2: Uso de la configuración del cursor MCP

  1. Abra Cursor y vaya a Configuración

  2. Vaya a la sección "MCP" o "Protocolo de contexto de modelo"

  3. Haga clic en "Agregar servidor" o equivalente

  4. Introduzca el siguiente comando en el campo correspondiente:

env FLUX_API_TOKEN=YOUR_TOKEN FLUX_API_URL=YOUR_API_URL npx -y flux-cloudflare-mcp
  1. Reemplace YOUR_TOKEN con su token de API de Flux real y YOUR_API_URL con la URL de su API

  2. Guarde la configuración y reinicie Cursor si es necesario

Integración de escritorio de Claude

env FLUX_API_TOKEN=SU_TOKEN FLUX_API_URL=SU_API_URL npx -y flux-cloudflare-mcp

{
  "mcpServers": {
    "flux-cloudflare-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "flux-cloudflare-mcp"],
      "env": {
        "FLUX_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN",
        "FLUX_API_URL": "YOUR_API_URL"
      }
    }
  }
}

💻 Desarrollo local

  1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/Hzzy2O/flux-cloudflare-mcp.git
cd flux-cloudflare-mcp
  1. Instalar dependencias:

npm install
  1. Construir el proyecto:

npm run build

🛠 Pila técnica

  • SDK del Protocolo de Contexto de Modelo: funcionalidad principal de MCP

  • Cloudflare Workers: API sin servidor para la generación de imágenes

  • TypeScript: seguridad de tipos y funciones modernas de JavaScript

  • Zod - Validación de tipos en tiempo de ejecución

⚙️ Configuración

El servidor requiere las siguientes variables de entorno:

  • FLUX_API_TOKEN : Su token de API para la autenticación con la API de Flux

  • FLUX_API_URL : La URL de su API Flux implementada (desde snakeying/flux-api-worker o aigem/cf-flux-remix)

🔍 Solución de problemas

Problemas comunes

Error de autenticación

  • Asegúrese de que su FLUX_API_TOKEN esté configurado correctamente en el entorno

  • Verifique que su token sea válido probándolo directamente con la API de Flux

Problemas de conexión de la API

  • Comprueba que tu API Flux (Cloudflare Worker) esté en ejecución y sea accesible

  • Asegúrese de que su red permita conexiones a Cloudflare Workers

Filtro de seguridad activado

  • El modelo tiene un filtro de seguridad incorporado que puede bloquear ciertas indicaciones.

  • Intente modificar su mensaje para evitar contenido potencialmente problemático

🤝 Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

  1. Bifurcar el repositorio

  2. Crea tu rama de funciones ( git checkout -b feature/amazing-feature )

  3. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add some amazing feature' )

  4. Empujar a la rama ( git push origin feature/amazing-feature )

  5. Abrir una solicitud de extracción

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

🔗 Recursos

insignia de herrería

Available Tools

1 tool
generate_imageC

Generate an image from a text prompt using Flux model

NameRequiredDescriptionDefault
aspect_ratioNoAspect ratio for the generated image1:1
file_nameNoName of the file to save the image
heightNoHeight of the generated image
num_inference_stepsNoNumber of denoising steps. 4 is recommended, and lower number of steps produce lower quality outputs, faster.
promptYesPrompt for generated image
save_folderNoFolder path to save the image./output
widthNoWidth of the generated image

TDQS

C2.9/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries full burden for behavioral disclosure. It mentions the model ('Flux') but doesn't cover important traits like rate limits, authentication needs, quality expectations, error handling, or what happens after generation (e.g., file saving behavior). The description is minimal and leaves critical operational details unspecified.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is a single, efficient sentence with zero wasted words. It's appropriately sized and front-loaded with the core functionality. Every word earns its place.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a complex image generation tool with 7 parameters and no output schema, the description is inadequate. It lacks information about return values (e.g., file path, success indicators), error conditions, model limitations, or usage examples. With no annotations and rich parameter schema, the description should provide more context to guide effective use.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, so the schema fully documents all 7 parameters. The description adds no parameter-specific information beyond what's in the schema (e.g., it doesn't explain prompt best practices or aspect ratio implications). Baseline 3 is appropriate when schema does all the work.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the verb ('Generate') and resource ('image') with the method ('from a text prompt using Flux model'). It's specific about the action and technology used. However, without sibling tools, we can't assess differentiation, so it can't achieve a perfect 5.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives, prerequisites, or constraints. It simply states what the tool does without context for decision-making. No sibling tools exist, but general usage context is missing.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool updatev1.0.0
    • First observedgenerate_image

TDQS

B3.1/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools, as there are no other tools to compare it against. The single tool's purpose is clearly defined and distinct by default.

Naming Consistency5/5

Since there is only one tool, naming consistency is inherently perfect as there are no other names to compare it with. The tool name 'generate_image' follows a clear verb_noun pattern, but consistency cannot be assessed across multiple tools.

Tool Count2/5

A single tool is generally too few for a server's purpose, as it limits functionality and suggests an incomplete or narrow scope. For a domain like image generation, one tool may be insufficient for comprehensive coverage, such as lacking variations, edits, or management operations.

Completeness2/5

The server appears focused on image generation, but with only a single tool for generating images from text prompts, there are significant gaps. Missing operations might include editing images, managing generated content, or handling different models, which could lead to agent failures in broader workflows.

Related MCP Connectors

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