RelayOne Image MCP

RelayOne Image MCP

Это MCP-пакет для RelayOne Image, поддерживающий два направления генерации изображений: Image2 и Gemini Banana. Каждому пользователю достаточно настроить один API-ключ RelayOne.

Два провайдера генерации изображений

Banana также поддерживает gemini-3-pro-image. Его imageSize — это уровни чёткости 512, 1K, 2K, 4K, а aspectRatio управляет соотношением сторон; это не фиксированный протокол размеров ширинаxвысота, как у Image2.

Related MCP server: Gemini Image Generation MCP Server

Поддерживаемые модели

Image2

Gemini Banana

gemini-3-pro-image-preview нормализуется в gemini-3-pro-image; это псевдоним, а не третья отдельная модель. Обе модели Banana для генерации текста в изображение и изображения в изображение используют один и тот же интерфейс generateContent; наличие reference_images определяет, будет ли это текст в изображение или изображение в изображение.

После выбора провайдера MCP автоматически выбирает протокол:

• image2 без reference_images вызывает JSON /v1/images/generations; при наличии референсных изображений вызывает multipart /v1/images/edits и загружает референсные изображения через image[].

• banana всегда вызывает /v1beta/models/{model}:generateContent; референсные изображения преобразуются в contents[].parts[].inlineData, а не в multipart и не в JSON OpenAI Images.

Что нужно заполнить на сайте

1. В config/providers.json уже настроены адрес RelayOne, модель и пути Images; изменяйте его только при смене сайта.

2. Каждый агент копирует .env.example в .env и заполняет только SITE_IMAGE_API_KEY; не записывайте ключ в параметры инструмента.

3. Если нужен прокси, дополнительно укажите SITE_IMAGE_PROXY_URL на машине, где запущен MCP; это необязательно.

4. Если сайт не использует аутентификацию Bearer или формат запросов не совместим с OpenAI, измените логику адаптации в callProvider и схеме запроса в src/index.ts.

5. Выполните npm install, npm run build, затем зарегистрируйте dist/index.js в MCP-клиенте.

.env автоматически считывается при запуске MCP, поэтому агенту не нужно менять команду запуска.

Пример регистрации MCP

Замените PACKAGE_DIRECTORY в mcp-server.example.json на каталог текущего пакета, затем зарегистрируйте в соответствии с форматом конфигурации используемого MCP-клиента. .env и dist/index.js должны находиться в том же каталоге, что и этот каталог.

Инструменты

• list_image_providers: показывает локально настроенные каналы, не отображая ключи.

• list_remote_image_models: считывает актуальный список моделей, не генерирует изображения.

• get_image_capabilities: просмотр возможностей параметров, заполненных администратором сайта.

• get_image_usage: считывает необязательный интерфейс использования, не генерирует изображения.

• prepare_image_request: предпросмотр фактического JSON без обращения к сети.

• generate_image: перед вызовом необходимо указать локальный абсолютный путь save_directory. Инструмент сохраняет полный исходный JSON ответа (включая url и b64_json) и сохраняет изображение в этот каталог, а также возвращает содержимое MCP image.

Пользовательские параметры при каждом вызове

Стандартные поля передаются напрямую, а поля, специфичные для сайта, помещаются в custom_parameters. Например:

{
  "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 объединяются с JSON текущего запроса; provider, model, prompt, custom_parameters и уже переданные стандартные поля не могут быть переопределены.

Ограничения безопасности

• Настоящие ключи помещайте только в переменные окружения запуска, не записывайте их в providers.json, код, журналы или параметры инструментов MCP.

• save_directory должен явно выбираться пользователем перед каждой генерацией; MCP не выбирает место сохранения самостоятельно.

• В каталоге сохранения создаются файл исходного ответа .response.json и файлы изображений, названные по порядковому номеру.

• Для загрузки изображений по URL разрешены только HTTP(S) с ограничением 25 МБ; при сбое загрузки исходный URL остаётся в .response.json.

• Заголовок Authorization не выводится ни в запросах, ни в ответах.

• Произвольное сквозное пропускание advanced не добавлено в шаблон; администратору сайта следует добавлять поля в белый список по одному в соответствии со своим интерфейсом.

Регистрация в Codex

Зарегистрируйте node dist/index.js в конфигурации MCP в Codex и передайте ключ RelayOne через настроенную переменную окружения. Не помещайте реальные значения в примеры файлов и не передавайте третьим лицам.

Адрес проекта: https://github.com/linshiqiyyds/relayone-image-mcp

Пример вызова генерации изображения

При вызове generate_image необходимо сначала выбрать каталог сохранения, например:

{
  "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"
}

Если выбрано response_format: "url", MCP загрузит изображение по URL; если выбрано b64_json, MCP декодирует Base64. Оба исходных поля сохраняются в файле .response.json без изменений.

Пример Image2

{
  "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"
}

Для Image2 «изображение в изображение» достаточно добавить локальный путь к референсному изображению; MCP автоматически переключится на /v1/images/edits:

{
  "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"
}

Пример Banana

{
  "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"
}

Референсные изображения Banana считываются как чистый Base64 и помещаются в contents[].parts[].inlineData по нативному протоколу Gemini. Максимум 14 изображений, каждое до 20 МБ, поддерживаются PNG, JPEG, WebP. Модели Banana не используют gpt-image-2 и не используют фиксированное поле size в пикселях, как Image2.