Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
mcaimi

sd-api-mcp

by mcaimi
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

sd-api-mcp

Сервер MCP (Model Context Protocol), который предоставляет AI-агентам доступ к REST API Stable Diffusion. Поддерживает пайплайны SD1.5, SDXL и Illustrious XL для генерации изображений по текстовому описанию, инпейнтинга, управления моделями и слияния моделей.

Он построен на основе проекта SD API Backend.

Создан на основе MCP Python SDK и управляется с помощью uv.

Требования

  • Python >= 3.11

  • Менеджер пакетов uv

  • Запущенный экземпляр Stable Diffusion API (по умолчанию: http://localhost:8000)

Related MCP server: Segmind MCP Server

Установка

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

Использование

stdio (по умолчанию)

Для использования с MCP-клиентами, которые управляют процессом сервера (например, 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 (рекомендуется для сетевых развертываний)

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

Конечная точка MCP будет доступна по адресу http://<host>:<port>/mcp.

Конфигурация Claude Desktop

Добавьте в ваш 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"
      }
    }
  }
}

Конфигурация Claude Code

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

Конфигурация OpenCode

Добавьте в ваш 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"
      }
    }
  }
}

Для транспортов SSE или Streamable HTTP запустите сервер отдельно и используйте удалённый URL:

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

Переменные окружения

Переменная

По умолчанию

Описание

SD_API_URL

http://localhost:8000

Базовый URL API Stable Diffusion

SD_POLL_INTERVAL

2.0

Секунды между опросами статуса заданий

SD_POLL_TIMEOUT

600.0

Максимальное количество секунд ожидания выполнения задания

MCP_TRANSPORT

stdio

Транспортный протокол (stdio, sse, streamable-http)

MCP_HOST

127.0.0.1

Адрес привязки для транспортов SSE/HTTP

MCP_PORT

8080

Порт для транспортов SSE/HTTP

Доступные инструменты

Генерация изображений

Tool

Описание

generate_image

Сгенерировать изображение и дождаться результата

inpaint_image

Выполнить инпейнтинг замаскированной области и дождаться результата

submit_generate

Отправить задание на генерацию и немедленно вернуть ID задания

submit_inpaint

Отправить задание на инпейнтинг и немедленно вернуть ID задания

batch_generate

Отправить до 10 запросов на генерацию одновременно

compare_models

Сгенерировать с помощью 2-6 моделей с одинаковым промптом для сравнения

Все инструменты генерации принимают параметр pipeline: "sd15", "sdxl" или "illustrious".

Управление моделями

Инструмент

Описание

list_models

Список доступных чекпоинтов, LoRA или VAE

get_model_metadata

Прочитать метаданные из safetensors-заголовка модели

Управление заданиями

Инструмент

Описание

list_jobs

Список всех заданий со статусом и прогрессом

get_job_status

Получить статус и результат конкретного задания

cancel_job

Отменить ожидающее или выполняющееся задание

Система

Инструмент

Описание

health_check

Проверить доступность SD API

system_info

Получить статистику GPU, кэша и очереди

list_schedulers

Список доступных планировщиков шума

get_app_settings

Получить текущие параметры конфигурации

Слияние моделей

Инструмент

Описание

merge_models

Объединить два чекпоинта (linear, slerp, additive, subtract)

batch_merge_models

Объединить базовую модель с несколькими целевыми моделями

recipe_merge

Выполнить многошаговый рецепт слияния

Примеры

Генерация изображения (с точки зрения агента)

ИИ-агент вызовет инструмент generate_image со следующими аргументами:

{
  "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"
}

Инструмент отправляет задание в SD API, опрашивает его до готовности и возвращает полный результат, включая сгенерированное изображение.

Список доступных моделей

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

Слияние двух моделей

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

Структура проекта

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

Лицензия

Этот проект распространяется под лицензией GNU General Public License v3.0. Подробнее см. в LICENSE.

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

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Tools

View all tools

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • mcp

    Generate images, GIFs, and PDFs from HTML, URLs, or templates — from your AI agent.

  • Future Video Studio

    Create and manage cinematic AI video renders through the Future Video Studio Agent API.

  • APICK AI

    LLM chat, text summarization and AI image generation

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/mcaimi/sd-api-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server