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Glama

🎨 Image MCP — gere e edite imagens dentro do Claude Code

Open source, criado por Eric Luciano na Mentoria Automações Inteligentes (Expert Integrado).

O servidor se identifica no handshake MCP com uma linha de procedência; para desativar (ex.: white-label), defina EXPERT_NO_PROVENANCE=1 no ambiente.

→ Como funciona o Image MCP — a página do projeto, com o sistema explicado visualmente.

Este projeto conecta o Claude Code aos melhores modelos de geração de imagem do mercado — GPT Image 2 (OpenAI) e Nano Banana (Google). Depois de instalar, você simplesmente conversa: "gere uma imagem de...", "edite essa foto e troque o fundo..." — e as imagens aparecem na sua pasta Imagens/image-mcp.

Não precisa saber programar. A instalação é o Claude quem faz.

O que você precisa antes

  1. Claude Code instalado (claude.com/claude-code)

  2. Node.js (versão LTS): baixe em nodejs.org, clique em avançar até concluir

  3. Pelo menos uma chave de API — veja "Como criar as chaves" abaixo (a do Google tem nível gratuito)

Related MCP server: mcp-openai-images-audio

Instalação (1 passo — nem precisa baixar nada)

Abra o Claude Code em qualquer pasta, cole este prompt e aperte Enter:

Leia https://raw.githubusercontent.com/Expert-Integrado/image-mcp/main/SETUP.md e instale o servidor MCP de imagens da Expert Integrado para mim, seguindo exatamente este protocolo:

1) PRÉ-REQUISITOS: verifique node --version (precisa ser 20 ou superior) e claude --version. Se faltar algo, me oriente a instalar (nodejs.org, versão LTS) e pare até eu confirmar.
2) PROVEDORES: me pergunte quais vou usar — Google (Nano Banana, tem nível gratuito), OpenAI (GPT Image, pago) ou ambos.
3) CHAVES (etapas de navegador): para CADA chave, me pergunte com botões (AskUserQuestion): "Essa etapa é no navegador. Quer que eu faça pra você?", com as opções:
   - "Sim, automatiza" (padrão): use o Playwright MCP para abrir a página e me guiar até criar/copiar a chave; se o Playwright MCP não estiver instalado, instale antes com: claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest
   - "Com Claude in Chrome", se eu tiver a extensão instalada
   - "Faço manualmente": me passe o passo a passo numerado e aguarde eu colar a chave.
   Quem faz login sou EU — nunca me peça senha, código ou 2FA no chat.
   URLs reais: Google https://aistudio.google.com/apikey | OpenAI https://platform.openai.com/api-keys (antes, créditos em Settings → Billing).
4) CUSTO: antes de concluir, me avise que cada imagem gerada consome créditos da MINHA chave (OpenAI ~US$ 0,01–0,25/imagem; Google tem nível gratuito limitado, depois ~US$ 0,03–0,06) e espere meu OK.
5) VALIDAÇÃO SEM CUSTO: teste cada chave antes de registrar — OpenAI: GET https://api.openai.com/v1/models (header Authorization: Bearer); Google: GET https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models (header x-goog-api-key). HTTP 200 = chave válida; 401/403 = refazer a chave. Nunca repita a chave no chat, nunca grave em arquivo, nunca use echo/print com ela.
6) REGISTRO: claude mcp add --scope user -e GEMINI_API_KEY=<chave> -e OPENAI_API_KEY=<chave> image-mcp -- npx -y @expertintegrado/image-mcp (inclua só as envs das chaves que eu forneci). Segredos ficam só na configuração local do Claude Code ou em .env local — nunca em repositório, mensagem ou log.
7) TESTE FINAL: me peça para fechar e reabrir o Claude Code e testar com "gere uma imagem de teste de um abacaxi de óculos escuros" (me lembrando que isso já consome crédito ou nível gratuito). Termine com um resumo: o que foi instalado, onde as imagens ficam salvas (Imagens/image-mcp) e 3 exemplos de pedidos.

O Claude instala tudo, oferece fazer as etapas de navegador por você, valida suas chaves sem custo e configura sozinho. No final, feche e reabra o Claude Code e teste: "gere uma imagem de teste de um abacaxi de óculos escuros". As imagens geradas ficam na sua pasta Imagens/image-mcp.

Como criar as chaves

Google — Nano Banana (tem nível gratuito, comece por aqui)

  1. Acesse aistudio.google.com/apikey e entre com sua conta Google.

  2. Clique em Create API key (Criar chave de API).

  3. Copie a chave (começa com AIza) e guarde num lugar seguro.

OpenAI — GPT Image (pago, precisa de créditos)

  1. Crie conta / faça login em platform.openai.com.

  2. Em Settings → Billing, adicione créditos (US$ 5 já rende muitas imagens).

  3. Em platform.openai.com/api-keys, clique em Create new secret key e copie a chave (começa com sk-).

⚠️ Chave de API é como senha de banco: não compartilhe, não poste em grupo, não mande print.

Como usar (exemplos de pedidos)

  • "Gere uma imagem de um escritório moderno minimalista, formato 16:9"

  • "Gere com o Nano Banana uma foto de produto de uma caneca azul em fundo branco"

  • "Edite a foto do produto que está em Imagens/image-mcp: troque o fundo por uma praia ao pôr do sol"

  • "Converta essa imagem para webp" / "diminui essa imagem para 800px" (grátis, sem API)

  • "Amplia essa imagem para imprimir num banner de 4 metros de largura" — aumenta os pixels e grava o DPI para a gráfica (grátis, sem API)

  • "Gere um link público dessa imagem" — hospeda de graça e devolve a URL, para plataformas que pedem o link da imagem em vez do arquivo

  • "Quais modelos de imagem estão disponíveis?"

🔗 Sobre o link público: por padrão o link é permanente (catbox.moe) e qualquer pessoa com ele acessa a imagem — não hospede conteúdo sensível. Se quiser um link que expira sozinho, peça: "gere um link temporário de 24h".

Formatos de imagem (padrões de mercado)

Se você não disser o formato, o Claude vai perguntar. Estes são os padrões disponíveis:

Formato

Uso mais comum

1:1 quadrado

Post de feed, avatar, foto de produto

4:5 vertical

Post de feed do Instagram

9:16 vertical

Stories, Reels, TikTok, wallpaper de celular

16:9 horizontal

YouTube, apresentações, paisagem

3:2 / 2:3

Fotografia horizontal / vertical e pôster

3:1

Banner, capa de site

Exemplo: "gere em 9:16 uma arte de stories anunciando nossa mentoria".

Modelos disponíveis e custo aproximado

Modelo

Quando usar

Custo aprox./imagem*

gpt-image-2 (padrão)

Composições complexas, texto dentro da imagem

US$ 0,01–0,25 (varia com a qualidade)

gemini-3.1-flash-image — Nano Banana 2

Rápido e barato, ótimo para volume

US$ 0,03–0,06

gemini-3-pro-image — Nano Banana Pro

Máxima qualidade e controle criativo

a partir de US$ 0,06

*Valores aproximados — confira as tabelas oficiais de preço da OpenAI e do Google.


Para quem é técnico

  • Instalação direta: claude mcp add --scope user -e OPENAI_API_KEY=... image-mcp -- npx -y @expertintegrado/image-mcp

  • Ferramentas MCP: generate_image, edit_image (múltiplas referências + máscara nos modelos OpenAI), convert_image (formato/resize/compressão local via sharp, sem API), upscale_image (ampliação local Lanczos por fator ou tamanho físico em cm + DPI gravado no arquivo, para impressão), get_image_info, host_image (upload gratuito para catbox.moe permanente ou litterbox temporário 1h–72h, sem API key, com fallback), list_image_models.

  • Envs: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY (pelo menos uma), IMAGE_MCP_OUTPUT_DIR (opcional, padrão ~/Pictures/image-mcp).

  • Teste: clone o repo e rode npm install && npm test (smoke test via stdio, não gasta API).

  • Adicionar provedor/modelo: em server.js, crie um objeto com generate()/edit() retornando array de base64, registre em PROVIDERS e adicione os modelos em MODELS. Sem SDKs de provedor — só fetch nativo.

  • Hospedar online (futuro): trocar StdioServerTransport por Streamable HTTP; em Cloudflare Workers, usar o template de MCP da plataforma e mover as chaves para secrets.

Available Tools

6 tools
convert_imageConverter/redimensionar imagemA

Converte o formato (png/jpeg/webp/avif) e/ou redimensiona uma imagem local, sem usar API (grátis e instantâneo). Também serve para comprimir (parâmetro quality).

Inputs: image (required), width, format, height, +2 more.

edit_imageEditar imagem / gerar com referênciaA

Use sempre que houver imagem(ns) de partida: editar/alterar uma imagem existente, gerar uma nova baseada em referência(s), combinar elementos de várias imagens, transferir estilo, ou variações de um produto/personagem. Aceita múltiplas imagens de referência e máscara opcional (PNG com alfa marcando a região a editar, apenas modelos OpenAI). Salva o resultado em disco e retorna os caminhos.

Inputs: images (required), prompt (required), n, mask, +3 more.

generate_imageGerar imagemA

Gera imagem(ns) a partir de um prompt de texto e salva em disco, retornando os caminhos dos arquivos. Se o usuário quer partir de uma imagem existente (editar, variar, usar como referência), use edit_image. IMPORTANTE: se o usuário não disse o formato/proporção da imagem, pergunte antes de gerar, oferecendo os padrões de mercado: "1:1" (quadrado — feed, avatar, foto de produto), "4:5" (vertical — post de feed Instagram), "9:16" (stories, reels, TikTok, wallpaper de celular), "16:9" (YouTube, apresentações, paisagem), "3:2" (fotografia horizontal), "2:3" (fotografia vertical, pôster), "3:1" (banner, capa de site).

Inputs: prompt (required), n, size, model, +1 more.

get_image_infoInformações da imagemA

Retorna dimensões, formato, tamanho em disco e transparência de uma imagem local. Útil antes de editar, converter ou publicar.

Inputs: image (required).

host_imageHospedar imagem (link público)A

Sobe imagem(ns) local(is) para hospedagem gratuita e retorna a URL pública direta — para plataformas que precisam do LINK da imagem, não do arquivo. Sem cadastro nem API key. Padrão: link permanente (catbox.moe); use expires para link temporário (litterbox). Atenção: qualquer pessoa com o link acessa a imagem — não hospede conteúdo sensível/confidencial.

Inputs: images (required), expires.

list_image_modelsListar modelos de imagemA

Lista os modelos de geração de imagem disponíveis neste servidor e suas capacidades.

Inputs: no named parameters.

Tool Schema Changelog

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

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    A4.4/5.0

    Scored across 6 tools

    Disambiguation5/5

    Each tool has a clearly distinct purpose: converting formats, editing existing images, generating from scratch, retrieving metadata, hosting, and listing models. No two tools overlap in functionality.

    Naming Consistency5/5

    All tool names follow a consistent verb_noun pattern with underscores (e.g., convert_image, generate_image), using clear verbs and nouns throughout.

    Tool Count5/5

    With 6 tools, the server covers the core image operations (generation, editing, conversion, info, hosting, model listing) without being excessive or insufficient.

    Completeness5/5

    The tool set provides a complete workflow for image manipulation: input (generate/obtain image), processing (convert, edit, get info), and output (save, host). No obvious gaps for the intended scope.

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers