RelayOne Image MCP

이것은 RelayOne Image의 MCP 연동 패키지로, Image2와 Gemini Banana 두 가지 이미지 생성 경로를 동시에 지원합니다. 각 사용자는 RelayOne API Key 하나만 설정하면 됩니다.

두 가지 이미지 생성 Provider

Banana는 gemini-3-pro-image도 지원합니다. 이 모델의 imageSize는 512, 1K, 2K, 4K 해상도 단계이고, aspectRatio가 비율을 제어합니다. Image2의 고정 가로x세로 크기 프로토콜이 아닙니다.

Related MCP server: Gemini Image Generation MCP Server

지원 모델

Image2

Gemini Banana

gemini-3-pro-image-preview는 gemini-3-pro-image로 정규화되며, 세 번째 독립 모델이 아닌 별칭입니다. Banana 두 모델의 텍스트-이미지와 이미지-이미지 생성은 모두 동일한 generateContent 인터페이스를 호출합니다. reference_images 포함 여부에 따라 텍스트-이미지인지 이미지-이미지인지 결정됩니다.

Provider를 선택하면 MCP가 자동으로 프로토콜을 선택합니다:

• image2는 reference_images가 없을 때 /v1/images/generations JSON을 호출하고, 참조 이미지가 있을 때 /v1/images/edits multipart를 호출하며 image[]로 참조 이미지를 업로드합니다.

• banana는 항상 /v1beta/models/{model}:generateContent를 호출합니다. 참조 이미지는 contents[].parts[].inlineData로 변환되며, multipart도 OpenAI Images JSON도 아닙니다.

사이트에서 작성해야 할 내용

1. config/providers.json에 RelayOne 주소, 모델, Images 경로가 이미 구성되어 있습니다. 사이트를 전환하려면 이 파일을 수정하세요.

2. 각 agent는 .env.example을 .env로 복사하고 SITE_IMAGE_API_KEY만 작성하세요. Key를 도구 매개변수에 넣지 마세요.

3. 프록시가 필요하면 MCP를 실행하는 머신에 SITE_IMAGE_PROXY_URL을 추가로 설정하세요. 이는 선택 사항입니다.

4. 사이트가 Bearer 인증이 아니거나 OpenAI-compatible 요청 형식이 아니라면, src/index.ts의 callProvider와 요청 schema에서 어댑터 로직을 수정하세요.

5. npm install, npm run build를 실행한 후 dist/index.js를 MCP 클라이언트에 등록하세요.

.env는 MCP 시작 시 자동으로 읽히므로 agent가 시작 명령을 수정할 필요가 없습니다.

MCP 등록 예시

mcp-server.example.json의 PACKAGE_DIRECTORY를 현재 패키지 디렉터리로 바꾼 다음, 사용 중인 MCP 클라이언트의 구성 형식에 맞춰 등록하세요. .env와 dist/index.js는 해당 디렉터리와 같은 레벨에 있어야 합니다.

도구

• list_image_providers: 로컬에 구성된 채널을 표시하며, 키는 표시하지 않습니다.

• list_remote_image_models: 실시간 모델 목록을 읽어오며, 이미지를 생성하지 않습니다.

• get_image_capabilities: 사이트 관리자가 작성한 매개변수 기능을 확인합니다.

• get_image_usage: 선택적 사용량 인터페이스를 읽어오며, 이미지를 생성하지 않습니다.

• prepare_image_request: 실제 JSON을 미리 보며, 네트워크에 연결하지 않습니다.

• generate_image: 호출 전에 로컬 절대 경로 save_directory를 반드시 제공해야 합니다. 도구는 전체 원본 응답 JSON(url 및 b64_json 포함)을 보존하고, 이미지를 해당 디렉터리에 저장하며, 동시에 MCP image 콘텐츠를 반환합니다.

호출별 사용자 정의 매개변수

표준 필드는 직접 전달하고, 사이트 전용 필드는 custom_parameters에 넣습니다. 예:

{
  "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_parameters는 이번 요청 JSON에 병합됩니다. provider, model, prompt, custom_parameters 및 이미 전달된 표준 필드는 덮어쓸 수 없습니다.

보안 제약

• 실제 키는 시작 환경에만 넣고, providers.json, 코드, 로그 또는 MCP 도구 매개변수에 작성하지 마세요.

• save_directory는 사용자가 매번 이미지 생성 전에 명시적으로 선택해야 하며, MCP가 저장 위치를 스스로 결정하지 않습니다.

• 저장 디렉터리에 .response.json 원본 응답 파일과 일련번호로 명명된 이미지 파일이 생성됩니다.

• URL 이미지 다운로드는 HTTP(S)만 허용하며 25 MB로 제한됩니다. 다운로드 실패 시 원본 URL은 여전히 .response.json에 보존됩니다.

• 요청과 응답에서 Authorization 헤더를 출력하지 않습니다.

• advanced 임의 전달은 템플릿에 추가되지 않았습니다. 사이트 관리자는 자신의 인터페이스에 따라 항목별로 화이트리스트 필드를 추가해야 합니다.

Codex 등록

Codex의 MCP 구성에 node dist/index.js를 등록하고, 구성된 환경 변수를 통해 RelayOne Key를 전달하세요. 실제 값을 예시 파일에 넣거나 제3자에게 보내지 마세요.

프로젝트 주소: https://github.com/linshiqiyyds/relayone-image-mcp

이미지 생성 호출 예시

generate_image를 호출할 때 먼저 저장 디렉터리를 선택해야 합니다. 예:

{
  "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"을 선택하면 MCP가 URL에 해당하는 이미지를 다운로드하고, b64_json을 선택하면 MCP가 Base64를 디코딩합니다. 두 원본 필드 모두 .response.json 파일에 그대로 보존됩니다.

Image2 예시

{
  "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 이미지-이미지 생성은 로컬 참조 이미지 경로만 추가하면 되며, MCP가 자동으로 /v1/images/edits로 전환합니다:

{
  "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 예시

{
  "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"
}

Banana의 참조 이미지는 순수 Base64로 읽힌 다음 Gemini 네이티브 프로토콜에 따라 contents[].parts[].inlineData에 배치됩니다. 최대 14장, 각각 최대 20 MB이며 PNG, JPEG, WebP를 지원합니다. Banana 모델은 gpt-image-2를 사용하지 않으며 Image2의 고정 픽셀 size 필드도 사용하지 않습니다.