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sd-api-mcp

by mcaimi
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Python
Hybrid

sd-api-mcp

Stable Diffusion REST API를 AI 에이전트에 노출하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. SD1.5, SDXL 및 Illustrious XL 파이프라인을 지원하여 텍스트-이미지 생성, 인페인팅, 모델 관리 및 모델 병합을 수행합니다.

SD API Backend 프로젝트 위에서 동작합니다.

MCP Python SDK로 구축되었으며 uv로 관리됩니다.

요구 사항

  • Python >= 3.11

  • uv 패키지 매니저

  • 실행 중인 Stable Diffusion API 인스턴스 (기본값: http://localhost:8000)

Related MCP server: Segmind MCP Server

설치

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

사용 방법

stdio (기본값)

서버 프로세스를 관리하는 MCP 클라이언트(예: Claude Code, Claude Desktop)와 함께 사용합니다:

uv run sd-api-mcp

SSE

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

Streamable HTTP (네트워크 배포에 권장)

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

MCP 엔드포인트는 http://<host>:<port>/mcp에서 사용할 수 있습니다.

Claude Desktop 구성

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

{
  "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 구성

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

OpenCode 구성

opencode.json에 추가하세요:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

SSE 또는 Streamable HTTP 전송의 경우 서버를 별도로 시작하고 대신 원격 URL을 사용하세요:

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

환경 변수

변수

기본값

설명

SD_API_URL

http://localhost:8000

Stable Diffusion API의 기본 URL

SD_POLL_INTERVAL

2.0

작업 상태 폴링 사이의 간격(초)

SD_POLL_TIMEOUT

600.0

작업 완료를 기다리는 최대 시간(초)

MCP_TRANSPORT

stdio

전송 프로토콜 (stdio, sse, streamable-http)

MCP_HOST

127.0.0.1

SSE/HTTP 전송용 바인드 주소

MCP_PORT

8080

SSE/HTTP 전송용 포트

사용 가능한 도구

이미지 생성

도구

설명

generate_image

이미지를 생성하고 결과를 기다립니다.

inpaint_image

마스크 영역을 인페인트하고 결과를 기다립니다.

submit_generate

생성 작업을 제출하고 작업 ID를 즉시 반환합니다.

submit_inpaint

인페인팅 작업을 제출하고 작업 ID를 즉시 반환합니다.

batch_generate

한 번에 최대 10개의 생성 요청을 제출합니다.

compare_models

동일한 프롬프트로 2-6개 모델을 생성해 비교합니다.

모든 생성 도구는 pipeline 매개변수("sd15", "sdxl" 또는 "illustrious")를 허용합니다.

모델 관리

도구

설명

list_models

사용 가능한 체크포인트, LoRA 또는 VAE를 나열합니다.

get_model_metadata

모델의 safetensors 헤더에서 메타데이터를 읽습니다.

작업 관리

도구

설명

list_jobs

상태 및 진행률과 함께 모든 작업을 나열합니다.

get_job_status

특정 작업의 상태와 결과를 가져옵니다.

cancel_job

대기 중이거나 실행 중인 작업을 취소합니다.

시스템

도구

설명

health_check

SD API에 연결할 수 있는지 확인합니다.

system_info

GPU, 캐시 및 대기열 통계를 가져옵니다.

list_schedulers

사용 가능한 노이즈 스케줄러를 나열합니다.

get_app_settings

현재 구성 매개변수를 가져옵니다.

모델 병합

도구

설명

merge_models

두 체크포인트를 병합합니다 (linear, slerp, additive, subtract).

batch_merge_models

기본 모델을 여러 대상과 병합합니다.

recipe_merge

다단계 병합 레시피를 실행합니다.

예제

이미지 생성 (에이전트 관점)

AI 에이전트는 다음으로 generate_image 도구를 호출합니다:

{
  "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"
}

이 도구는 SD API에 작업을 제출하고 완료될 때까지 폴링한 후 생성된 이미지를 포함한 전체 결과를 반환합니다.

사용 가능한 모델 나열

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

두 모델 병합

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

프로젝트 구조

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

라이선스

이 프로젝트는 GNU General Public License v3.0에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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