The iRAG MCP Server enables image generation via Baidu's iRAG API through a standardized MCP interface. It allows MCP clients like Claude Desktop to generate custom images with these capabilities:
Generate images from text prompts with optional reference images
Select image quantity (1-4 images)
Choose from multiple dimensions (512x512, 768x768, 1024x768, 1024x1024, 1536x1536, 2048x1152, etc.)
Switch between models:
irag-1.0(Baidu's proprietary model) orflux.1-schnell(faster with advanced controls)Customize advanced parameters for the
flux.1-schnellmodel:Set random seed for reproducible results
Configure sampling steps (1-50)
Adjust guidance density (0-30)
Configure resource handling (local storage or URL/base64 data)
Utilize automatic retry mechanisms for failed API requests
Enable detailed logging for debugging
Integrates with Baidu's iRAG image generation API to create images using different models (irag-1.0, flux.1-schnell), with support for various parameters like size, steps, seed, and guidance.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@iRAG MCP Servergenerate an image of a sunset over mountains with a lake"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
百度iRAG MCP服务器
一个基于百度iRAG图片生成API的MCP(Model Context Protocol)服务器,允许MCP客户端(如Claude Desktop)通过标准化接口调用百度的图片生成服务。
🚨 重要提醒
在使用前,请务必进行真实API测试!
基础测试只验证服务器启动,要确保完全可用,需要:
获取真实的百度API Key
运行
npm run test:api进行真实API测试验证图片生成和Base64转换功能
详细设置指南请查看:FINAL_SETUP.md
Related MCP server: Letz AI MCP
功能特性
🎨 支持百度iRAG图片生成API
🔧 完整的MCP协议实现
📝 支持多种模型(irag-1.0, flux.1-schnell)
🖼️ 灵活的图片尺寸配置
🔄 自动重试机制
📊 完善的日志记录
✅ 全面的参数验证
🧪 完整的测试覆盖
支持的模型
irag-1.0: 百度自研的图片生成模型
flux.1-schnell: 支持更多高级参数的快速生成模型
安装
前置要求
Node.js >= 18.0.0
npm 或 yarn
克隆项目
git clone <repository-url>
cd irag-mcp-server安装依赖
npm install构建项目
npm run build配置
1. 获取百度API Key
访问百度智能云控制台
创建API Key并选择千帆ModelBuilder
配置对应的应用资源
复制API Key(格式:
bce-v3/ALTAK-****/****)
2. 环境变量配置
复制环境变量模板:
cp .env.example .env编辑 .env 文件:
# 必需配置
BAIDU_API_KEY=bce-v3/ALTAK-your-access-key/your-secret-key
# 图片资源配置
RESOURCE_MODE=local # local: 保存到本地文件 | url: 仅返回URL和base64
BASE_PATH= # 自定义保存路径(可选,默认为桌面/irag-images)
MODEL=irag-1.0 # 默认模型: irag-1.0 | flux.1-schnell
# 可选配置
SERVER_NAME=irag-mcp-server
SERVER_VERSION=1.0.0
LOG_LEVEL=info
LOG_FILE=logs/server.log
API_TIMEOUT=30000
MAX_RETRIES=3图片保存配置说明
RESOURCE_MODE=local: 图片将保存到本地文件系统,同时返回base64数据和文件路径
RESOURCE_MODE=url: 仅返回图片URL和base64数据,不保存本地文件
BASE_PATH: 自定义图片保存路径,留空则使用默认路径(用户桌面/irag-images文件夹)
MODEL: 设置默认使用的图片生成模型
irag-1.0: 百度自研模型,通用性好,速度快flux.1-schnell: 支持更多高级参数,质量更高
使用方法
启动服务器
# 开发模式
npm run dev
# 生产模式
npm startMCP客户端配置
Claude Desktop配置
在Claude Desktop的配置文件中添加:
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"irag-image-generator": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/irag-mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"BAIDU_API_KEY": "bce-v3/ALTAK-your-access-key/your-secret-key"
}
}
}
}API参考
generate_image 工具
生成图片的MCP工具。
参数
参数名 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
| string | ✅ | - | 图片生成提示词 |
| string | ❌ | - | 参考图片URL |
| integer | ❌ | 1 | 生成图片数量(1-4) |
| string | ❌ | 1024x1024 | 图片尺寸 |
| integer | ❌ | - | 采样步数(1-50,仅flux.1-schnell) |
| integer | ❌ | - | 随机种子(仅flux.1-schnell) |
| number | ❌ | 3.5 | 指导密度值(0-30,仅flux.1-schnell) |
注意: 模型通过配置文件的MODEL参数设置,不在请求中指定。
支持的图片尺寸
512x512,768x768,1024x768,1024x1024
使用示例
{
"name": "generate_image",
"arguments": {
"prompt": "一只可爱的橘猫坐在窗台上,阳光透过窗户洒在它身上",
"size": "1024x1024",
"n": 2
}
}开发
项目结构
src/
├── client/ # API客户端
├── config/ # 配置管理
├── server/ # MCP服务器
├── types/ # 类型定义
├── utils/ # 工具函数
├── __tests__/ # 测试文件
└── index.ts # 主入口开发命令
# 开发模式运行
npm run dev
# 构建项目
npm run build
# 运行测试
npm test
# 监听测试
npm run test:watch
# 代码检查
npm run lint
# 修复代码风格
npm run lint:fix
# 清理构建文件
npm run clean测试
运行所有测试:
npm test查看测试覆盖率:
npm test -- --coverage故障排除
常见问题
API Key无效
确保API Key格式正确:
bce-v3/ALTAK-****/****检查API Key是否已配置千帆ModelBuilder资源
连接超时
检查网络连接
增加
API_TIMEOUT配置值
图片生成失败
检查提示词是否符合要求
确认模型参数配置正确
Base64验证错误
服务器会自动下载图片并转换为base64格式
如果下载失败,会返回错误信息和原始URL
检查网络连接和图片URL的可访问性
MCP客户端连接问题
确保Claude Desktop配置文件路径正确
检查Node.js版本(需要>=18.0.0)
验证项目已正确构建(运行
npm run build)
日志调试
设置日志级别为debug:
LOG_LEVEL=debug查看详细的API调用日志和图片下载过程。
许可证
MIT License
贡献
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更新日志
v1.0.0
初始版本发布
支持百度iRAG图片生成API
完整的MCP协议实现
支持多种模型和参数配置