RelayOne Image MCP

これは RelayOne Image の MCP 接続パッケージで、Image2 と Gemini Banana の2つの画像生成ルートを同時にサポートします。各利用者は RelayOne API Key を1つ設定するだけで済みます。

2つの画像生成プロバイダー

Banana は gemini-3-pro-image にも対応しています。その imageSize は 512、1K、2K、4K の解像度レベルで、aspectRatio が比率を制御します。Image2 の固定 幅x高さ サイズプロトコルではありません。

Related MCP server: Gemini Image Generation MCP Server

対応モデル

Image2

Gemini Banana

gemini-3-pro-image-preview は gemini-3-pro-image に正規化されます。これはエイリアスであり、独立した3つ目のモデルではありません。Banana の2つのモデルは、テキストから画像と画像から画像の両方で同じ generateContent インターフェースを呼び出します。reference_images を含めるかどうかで、テキストから画像か画像から画像かが決まります。

Provider を選択すると、MCP が自動的にプロトコルを選択します：

• image2 は reference_images がない場合、/v1/images/generations JSON を呼び出します。参照画像がある場合は /v1/images/edits multipart を呼び出し、image[] で参照画像をアップロードします。

• banana は常に /v1beta/models/{model}:generateContent を呼び出します。参照画像は contents[].parts[].inlineData に変換されます。multipart でも OpenAI Images JSON でもありません。

サイトで記入する内容

1. config/providers.json には RelayOne のアドレス、モデル、Images パスが設定済みです。サイトを切り替える場合はこれを変更します。

2. 各エージェントは .env.example を .env にコピーし、SITE_IMAGE_API_KEY のみを記入します。Key をツールパラメータに書き込まないでください。

3. プロキシが必要な場合は、MCP を実行するマシンに SITE_IMAGE_PROXY_URL を追加設定します。これはオプションです。

4. サイトが Bearer 認証でない場合や OpenAI-compatible のリクエスト形式でない場合は、src/index.ts の callProvider とリクエストスキーマで適応ロジックを変更します。

5. npm install、npm run build を実行し、dist/index.js を MCP クライアントに登録します。

.env は MCP 起動時に自動的に読み込まれるため、エージェントは起動コマンドを変更する必要はありません。

MCP 登録例

mcp-server.example.json の PACKAGE_DIRECTORY を現在のパッケージディレクトリに置き換え、使用する MCP クライアントの設定形式に従って登録します。.env と dist/index.js はそのディレクトリと同じ階層にある必要があります。

ツール

• list_image_providers：ローカル設定のチャネルを表示します。キーは表示しません。

• list_remote_image_models：リアルタイムのモデル一覧を読み取ります。画像は生成しません。

• get_image_capabilities：サイト管理者が記入したパラメータの機能を確認します。

• get_image_usage：オプションの使用量インターフェースを読み取ります。画像は生成しません。

• prepare_image_request：実際の JSON をプレビューします。ネットワーク接続は行いません。

• generate_image：呼び出し前にローカルの絶対パス save_directory を指定する必要があります。ツールは完全な元のレスポンス JSON（url と b64_json を含む）を保持し、画像をそのディレクトリに保存するとともに、MCP の image コンテンツを返します。

呼び出しごとのカスタムパラメータ

標準フィールドは直接渡し、サイト固有のフィールドは custom_parameters に入れます。例：

{
  "prompt": "一座雨夜城市",
  "size": "1024x1024",
  "custom_parameters": {
    "steps": 30,
    "guidance_scale": 7,
    "seed": 12345,
    "negative_prompt": "模糊、低清晰度"
  }
}

custom_parameters は今回のリクエスト JSON にマージされます。provider、model、prompt、custom_parameters および既に渡された標準フィールドは上書きできません。

セキュリティ制約

• 実際のキーは起動環境にのみ入れ、providers.json、コード、ログ、MCP ツールパラメータには書き込みません。

• save_directory はユーザーが毎回の画像生成前に明示的に選択する必要があります。MCP が保存場所を独自に決定することはありません。

• 保存ディレクトリには .response.json の元のレスポンスファイルと、連番で命名された画像ファイルが生成されます。

• URL 画像のダウンロードは HTTP(S) のみ許可され、25 MB に制限されます。ダウンロード失敗時も元の URL は .response.json に保持されます。

• リクエストとレスポンスで Authorization ヘッダーは出力されません。

• advanced の任意透過はテンプレートに追加されていません。サイト管理者は自身のインターフェースに応じてホワイトリストフィールドを1つずつ追加する必要があります。

Codex 登録

Codex の MCP 設定で node dist/index.js を登録し、設定済みの環境変数を通じて RelayOne Key を渡します。実際の値をサンプルファイルに入れたり、第三者に送信したりしないでください。

プロジェクトアドレス：https://github.com/linshiqiyyds/relayone-image-mcp

画像生成呼び出し例

generate_image を呼び出す際は、最初に保存ディレクトリを選択する必要があります。例：

{
  "prompt": "一只橘猫坐在窗边，电影感，自然光",
  "size": "1024x1024",
  "response_format": "b64_json",
  "save_directory": "D:\\RelayOne-MCP\\generated"
}

response_format: "url" を選択した場合、MCP は URL に対応する画像をダウンロードします。b64_json を選択した場合、MCP は Base64 をデコードします。両方の元のフィールドは .response.json ファイルにそのまま保存されます。

Image2 の例

{
  "provider": "image2",
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "一张产品摄影图",
  "size": "2048x1152",
  "response_format": "url",
  "save_directory": "D:\\RelayOne-MCP\\generated"
}

Image2 の画像から画像は、ローカルの参照画像パスを追加するだけで、MCP が自動的に /v1/images/edits に切り替えます：

{
  "provider": "image2",
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "保留主体，把背景改成夜晚城市",
  "reference_images": ["D:\\References\\product.png"],
  "size": "2048x1152",
  "save_directory": "D:\\RelayOne-MCP\\generated"
}

Banana の例

{
  "provider": "banana",
  "model": "gemini-3.1-flash-image",
  "prompt": "把产品放在夜晚城市街道中",
  "aspectRatio": "16:9",
  "imageSize": "2K",
  "reference_images": [
    "D:\\References\\product.png"
  ],
  "save_directory": "D:\\RelayOne-MCP\\generated"
}

Banana の参照画像は純粋な Base64 として読み取られ、Gemini のネイティブプロトコルに従って contents[].parts[].inlineData に配置されます。最大14枚、各画像最大20 MB、PNG・JPEG・WebP に対応しています。Banana のモデルは gpt-image-2 を使用せず、Image2 の固定ピクセル size フィールドも使用しません。