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sd-api-mcp

Name: sd-api-mcp
Author: mcaimi

by mcaimi

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Python

Hybrid

sd-api-mcp

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que expone una API REST de Stable Diffusion a agentes de IA. Admite pipelines SD1.5, SDXL e Illustrious XL para generación de texto a imagen, inpainting, gestión de modelos y fusión de modelos.

Se sitúa sobre el proyecto SD API Backend.

Construido con el MCP Python SDK y gestionado con uv.

Requisitos

Python >= 3.11
Gestor de paquetes uv
Una instancia en ejecución de Stable Diffusion API (por defecto: http://localhost:8000)

Related MCP server: Segmind MCP Server

Instalación

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

Uso

stdio (predeterminado)

Para clientes MCP que gestionan el proceso del servidor (p. ej., Claude Code, Claude Desktop):

uv run sd-api-mcp

SSE

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

HTTP Streamable (recomendado para despliegues en red)

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

El endpoint MCP estará disponible en http://<host>:<port>/mcp.

Configuración de Claude Desktop

Añade a tu claude_desktop_config.json:

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

Configuración de Claude Code

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

Configuración de OpenCode

Añade a tu opencode.json:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Para transportes SSE o HTTP Streamable, inicia el servidor por separado y usa una URL remota en su lugar:

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

Variables de Entorno

Variable	Default	Descripción
`SD_API_URL`	`http://localhost:8000`	URL base de la API de Stable Diffusion
`SD_POLL_INTERVAL`	`2.0`	Segundos entre consultas de estado de trabajos
`SD_POLL_TIMEOUT`	`600.0`	Máximo de segundos para esperar la finalización del trabajo
`MCP_TRANSPORT`	`stdio`	Protocolo de transporte (`stdio`, `sse`, `streamable-http`)
`MCP_HOST`	`127.0.0.1`	Dirección de enlace para transportes SSE/HTTP
`MCP_PORT`	`8080`	Puerto para transportes SSE/HTTP

Herramientas Disponibles

Generación de Imágenes

Herramienta	Descripción
`generate_image`	Genera una imagen y espera el resultado
`inpaint_image`	Inpaint una región enmascarada y espera el resultado
`submit_generate`	Envía un trabajo de generación, devuelve el ID del trabajo inmediatamente
`submit_inpaint`	Envía un trabajo de inpainting, devuelve el ID del trabajo inmediatamente
`batch_generate`	Envía hasta 10 solicitudes de generación a la vez
`compare_models`	Genera con 2-6 modelos usando el mismo prompt para comparar

Todas las herramientas de generación aceptan un parámetro pipeline: "sd15", "sdxl" o "illustrious".

Gestión de Modelos

Herramienta	Descripción
`list_models`	Lista checkpoints, LoRAs o VAEs disponibles
`get_model_metadata`	Lee metadatos del encabezado safetensors de un modelo

Gestión de Trabajos

Herramienta	Descripción
`list_jobs`	Lista todos los trabajos con estado y progreso
`get_job_status`	Obtiene el estado y resultado de un trabajo específico
`cancel_job`	Cancela un trabajo pendiente o en ejecución

Sistema

Herramienta	Descripción
`health_check`	Comprueba si la API de SD es accesible
`system_info`	Obtiene estadísticas de GPU, caché y cola
`list_schedulers`	Lista los schedulers de ruido disponibles
`get_app_settings`	Obtiene los parámetros de configuración actuales

Fusión de Modelos

Herramienta	Descripción
`merge_models`	Fusiona dos checkpoints (lineal, slerp, aditivo, resta)
`batch_merge_models`	Fusiona un modelo base con múltiples objetivos
`recipe_merge`	Ejecuta una receta de fusión de varios pasos

Ejemplos

Generar una imagen (perspectiva del agente)

Un agente de IA llamaría a la herramienta generate_image con:

{
  "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"
}

La herramienta envía el trabajo a la API de SD, consulta hasta que se completa y devuelve el resultado completo, incluida la imagen generada.

Listar modelos disponibles

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

Fusionar dos modelos

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

Estructura del Proyecto

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

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la GNU General Public License v3.0. Consulta LICENSE para más detalles.

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Maintenance

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–Response time

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–Releases (12mo)

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