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sd-api-mcp

by mcaimi
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Python
Hybrid

sd-api-mcp

Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der eine Stable-Diffusion-REST-API für KI-Agenten bereitstellt. Unterstützt SD1.5-, SDXL- und Illustrious-XL-Pipelines für Text-zu-Bild-Generierung, Inpainting, Modellverwaltung und Modellzusammenführung.

Er basiert auf dem Projekt SD API Backend.

Erstellt mit dem MCP Python SDK und verwaltet mit uv.

Anforderungen

Related MCP server: Segmind MCP Server

Installation

git clone <repo-url>
cd sd-api-mcp
uv sync

Verwendung

stdio (Standard)

Für die Verwendung mit MCP-Clients, die den Serverprozess verwalten (z. B. Claude Code, Claude Desktop):

uv run sd-api-mcp

SSE

uv run sd-api-mcp --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8080

Streamable HTTP (empfohlen für Netzwerkbereitstellungen)

uv run sd-api-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8080

Der MCP-Endpunkt ist verfügbar unter http://<host>:<port>/mcp.

Claude-Desktop-Konfiguration

Fügen Sie zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "stable-diffusion": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/path/to/sd-api-mcp", "sd-api-mcp"],
      "env": {
        "SD_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

Claude-Code-Konfiguration

claude mcp add stable-diffusion -- uv run --project /path/to/sd-api-mcp sd-api-mcp

OpenCode-Konfiguration

Fügen Sie zu Ihrer opencode.json hinzu:

{
  "mcp": {
    "stable-diffusion": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/path/to/sd-api-mcp", "sd-api-mcp"],
      "env": {
        "SD_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

Für SSE- oder Streamable-HTTP-Transports starten Sie den Server separat und verwenden Sie stattdessen eine Remote-URL:

{
  "mcp": {
    "stable-diffusion": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

Umgebungsvariablen

Variable

Standard

Beschreibung

SD_API_URL

http://localhost:8000

Basis-URL der Stable-Diffusion-API

SD_POLL_INTERVAL

2.0

Sekunden zwischen Job-Statusabfragen

SD_POLL_TIMEOUT

600.0

Maximale Sekunden, die auf den Abschluss eines Jobs gewartet wird

MCP_TRANSPORT

stdio

Transportprotokoll (stdio, sse, streamable-http)

MCP_HOST

127.0.0.1

Bindeadresse für SSE/HTTP-Transports

MCP_PORT

8080

Port für SSE/HTTP-Transports

Verfügbare Tools

Bildgenerierung

Tool

Beschreibung

generate_image

Ein Bild generieren und auf das Ergebnis warten

inpaint_image

Einen maskierten Bereich inpaintieren und auf das Ergebnis warten

submit_generate

Einen Generierungsjob einreichen, Job-ID sofort zurückgeben

submit_inpaint

Einen Inpainting-Job einreichen, Job-ID sofort zurückgeben

batch_generate

Bis zu 10 Generierungsanfragen gleichzeitig einreichen

compare_models

Mit 2-6 Modellen mit demselben Prompt zur Vergleich generieren

Alle Generierungstools akzeptieren einen pipeline-Parameter: "sd15", "sdxl" oder "illustrious".

Modellverwaltung

Tool

Beschreibung

list_models

Verfügbare Checkpoints, LoRAs oder VAEs auflisten

get_model_metadata

Metadaten aus dem safetensors-Header eines Modells lesen

Jobverwaltung

Tool

Beschreibung

list_jobs

Alle Jobs mit Status und Fortschritt auflisten

get_job_status

Status und Ergebnis eines bestimmten Jobs abrufen

cancel_job

Einen ausstehenden oder laufenden Job abbrechen

System

Tool

Beschreibung

health_check

Prüfen, ob die SD-API erreichbar ist

system_info

GPU-, Cache- und Warteschlangenstatistiken abrufen

list_schedulers

Verfügbare Noise-Scheduler auflisten

get_app_settings

Aktuelle Konfigurationsparameter abrufen

Modellzusammenführung

Tool

Beschreibung

merge_models

Zwei Checkpoints zusammenführen (linear, slerp, additiv, subtraktiv)

batch_merge_models

Ein Basismodell mit mehreren Zielen zusammenführen

recipe_merge

Eine mehrstufige Merge-Rezeptur ausführen

Beispiele

Ein Bild generieren (Agentenperspektive)

Ein KI-Agent würde das Tool generate_image mit folgendem Aufruf verwenden:

{
  "pipeline": "sdxl",
  "positive_prompt": "a cat sitting on a windowsill, golden hour lighting, photorealistic",
  "negative_prompt": "blurry, low quality",
  "model_checkpoint": "dreamshaperXL_v2.safetensors",
  "width": 1024,
  "height": 1024,
  "steps": 30,
  "cfg_scale": 7.0,
  "seed": -1,
  "scheduler": "DPM++ 2M"
}

Das Tool reicht den Job an die SD-API weiter, pollt bis zum Abschluss und gibt das vollständige Ergebnis einschließlich des generierten Bildes zurück.

Verfügbare Modelle auflisten

{
  "model_type": "sdxl",
  "resource_type": "checkpoints"
}

Zwei Modelle zusammenführen

{
  "model_type": "sd15",
  "base_model": "v1-5-pruned.safetensors",
  "target_model": "dreamshaper_8.safetensors",
  "output_name": "merged_model.safetensors",
  "method": "slerp",
  "alpha": 0.5
}

Projektstruktur

src/sd_api_mcp/
    __init__.py   # CLI entry point with transport selection
    server.py     # MCPServer instance and tool definitions
    client.py     # Async HTTP client for the SD API

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der GNU General Public License v3.0 lizenziert. Siehe LICENSE für Details.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

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Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
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