imaginate-mcp
imaginate-mcp
Ein MCP-Server, der mit OpenAI GPT Image und Google Gemini (Nano Banana) Bilder generiert und bearbeitet. Er läuft über stdio, speichert jedes Bild auf der Platte und gibt den Dateipfad zurück, damit Ihr Assistder weiter das Ergebnis bearbeiten können.
Was Sie bekommen
Sechs Tools, nach Anbieter aufgeteilt:
Tool | Beschreibung |
| Text-zu-Bild mit GPT-Image-Modell |
| Ein Bild bearbeiten, mit einer Maske inpainten oder mehrere Referenzen kombinieren |
| Modell-IDs, Stärken und Grenen |
| Text-zu-Bild mit Nano Banana-Modellen, optional mit Google-Suche-Grounding |
| Bearbeiten, Stilübertragung, semantisches Inpainting oder Mehrbild-Komposition |
| Modell-IDs, Referenzbild-Grenzen und Auflösungsstufen |
Es werden nur die Tools registriert, für die Sie Schlüssel für konfigurierten Anbieter haben. Wenn Sie OPEANAI_KEY und sonst nichts setzen, sieht Ihr Assistent drei Tools, und keines davon kann auf Grund eines fehlenden Google-Schlüssels fehlschlagen. Das war auch nicht der Grund, die Tools nach Anbieter aufzuteilen statt ein ärtliches Tool mit provider-Argument zu nehmen, sondern?
Related MCP server: MCP OpenAI Image Generation Server
Voraussetzungen
Node.js 20 oder neuer
Ein OpenAI-API-Schlüssel, ein Gem+API key oder beides
GPT-Image-Modelle benötigen eine OpenAI-API-Organisationsverifizierung. Wenn Sie das nicht getan haben, lehnt OpenAI die Anfrage ab und der Server teilt Ihnen das mit.
Verbindung
Führen Sie das veröffentlichte Paket mit npx aus. Sie müssen weder das Repoortorium klonen noch das Paket global installieren.
npx -y @pinkpixel/imaginate-mcpFügen Sie den Server zur Konfiguration Ihres Clients. Für Claude Desktop bearbeiten Sie claude_desktop_config.json. Für Claude Code verwenden Sie .mcp.json in Ihrem Project oder in den Benutzereinstellungen.
{
"mcpServers": {
"imaginate": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pinkpixel/imaginate-mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "sk-...",
"GEMINI_API_KEY": "...",
"IMAGINATE_OUTPUT_DIR": "~/Pictures/imaginate"
}
}
}
}Starten Sie den Client nach der Konfiguration neu. Wenn keine Bild-Tools erscheinen, rufen Sie imaginate_setup_help auf. Dieses Tool existiert nur, wenn kein Schüssel gefunden wurde, und listet die Variablen auf, die noch gesetzt werden müssen.
Aus dem Quellcode ausführen
Wenn Sie lokal auf dem Server arbeiten wollen, klonen und bauen Sie das Repository:
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/imaginate-mcp.git
cd imaginate-mcp
npm install
npm run build
node dist/index.jsUm einen MCP-Client mit diesem Build zu verbinden, verwenden Sie "command": "node" und als args das absolute Pf ad zu dist/index.js.
Konfiguration
Weit den Server beim Starten alle Variablen einmal, die vom Server beders unterschieden; deshalb den Client nach der Änderung neu starten.
Variable | Erforderlich | Standard | Funktion |
| eine Einstellung | keine | Registriert die |
| einen Schüssel | keine | Registriert die |
| nein |
| Wo Bilder gespeichert werden. Ein führendes |
| nein |
| Modell, wenn ein Aufruf nichts nenent |
| nein |
| Modell, wenn ein Aufruf nichts nennt |
| nein | OpenAI-Standardard | Zeigt auf einen/OpenAI-kompatiblen Proxy |
Jedes Tool kan den Ausgabepfad mit output_dir und filename bzw. übersteuern.
Dateien
Bilder gehen in das Ausgabeverzeichnis. Der Server überschreibt nie Dateien. Eine Datei cat.png, die existiert, wird zu cat-1.png und dann zu cat-2.png.
Standardnnamen sehen: [NA] openai-a-red-fox-20260825-134512-071.png. Das ist der Provider, die prompt-oriented. Geben Sie filename, um den Bilderbenennung zu ändhern.
Für Änderungen müssen Quellbilds lokale Dateien. Verwenden Sie absolute Pfade; die Tools laden keine URL. Laden Sie Dateien aus dem Web zuerst herunter und änderts nie herkunft?
Verwendung
Sobald das Server ist verbunden, du meist normal mit Ihrem Assistant arbeit. Einiges weiß möglich.
Auswahl des Anbieterers
Jeder Anbieter ist je nach Anforderungen. Gemini ist bei besseren Text-Bildern, Weltwissen und Infografiken? Es unterzeugen/Stützen mit der Google-Suche real. Es gibt eine interaction-ID, damit Sie die Weit verändern ohne wieder hochzuladen.
GPT Image folgt detailierten Layoutaufgaben und nimmt. It gibt feine Steuerung von Größe, Qualität, Background. Für transparent Hintergrund, aber Sie brauchen die gpt-image-1.5 oder älter, weil gpt-image-2 das nicht kann.
Gemini iterativ / wiederhole
Jedes Gemini-Ergebnis enthält die Interaktions-ID. Interaktions ID as previous_interaction_id and with another edit:
gemini_generate_imageas prompt. Gemini gives you anInteraction ID.gemini_edit_imagewithprevious_interaction_idand a prompt like „make it landscape".
Das spart erneut hochladen– und das Bild bleibt in den Durchgängen gleich.
Bearbeiten & Zusammenstellen
Beide *_edit_image-ools sind zwei Aufgaben: nimm ein Bild-Pfad und ändern Sie, oder mehrere Pfad-Komposit.
Inpainting: OpenAI benet us Las. Gemini semantic: sagen Sie z.B. „den Himmel ändern, nicht den Rest und keine Mask".
Referenz-Kappen? Gemini: Lite 14, Nano 2:10, Pro 6. Übrigens shell ist ti.
Development
npm run build # compile to dist/
npm run watch # compile on change
npm run typecheck # types only, no output
npm test # compile tests and run themTeste verwenden Node.JS. Sie prüfen Dateilname, Speicher, Gemini-Antwort, Zuweisung von msg. Kein API – tests ohne API überall.
Arbeit
src/
index.ts entry point, conditional tool registration
config.ts environment parsing
lib/ file handling, errors, result formatting, model catalog
providers/openai/ OpenAI client wrapper and tool definitions
providers/google/ Gemini client wrapper and tool definitions
tests/Beegrenz
Lokale Dateien nur, keine URL.
Kein Streaming oder Teilbilder. Eine Antwort kommt nach dem Abschluss.
Gemani „nicht noch" Nummer: Sie as one per call; OpenAI
nbe arbeitet.OpenAI benötigt complex bis to seconden? Neue bis two minutes. Preise.
Gemini watermark SynthID.
Beide Provider schnell verändert Preise / Modelle. Liste-ools beschreibungen.
Lizenz
Apache 2.0. Siehe LICENSE.
Mit 💖 erstellt von Pink Pixel apache.
Available Tools
1 toolimaginate_setup_helpImaginate setup helpARead-onlyIdempotent
Explain why this server currently has no image generation tools and how to enable them.
This tool only exists when no image provider API key is configured. Call it if you expected image generation tools and cannot find any.
Args: none.
Returns: The environment variables to set and where to set them.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already declare readOnly, idempotent, and non-destructive behavior. The description adds that the tool returns the environment variables to set and where to set them, plus the precondition for its existence. This gives the agent concrete expectations beyond the annotations.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Four short sentences each carry necessary information: purpose, existence condition, usage trigger, and return value. The structure is front-loaded with the core purpose and contains no filler.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Even without an output schema, the description fully covers what the tool does, when to invoke it, and what it returns. For a zero-parameter informational tool, an agent has everything needed to call it correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The tool has zero parameters and schema coverage is 100%, so there is nothing meaningful to add. The description redundantly states 'Args: none,' which is harmless but adds no semantic value. The zero-parameter baseline of 4 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description states a specific purpose: explaining why the server lacks image generation tools and how to enable them. The conditional existence context makes the tool's role unmistakable even without sibling tools to compare against.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description explicitly says the tool only exists when no image provider API key is configured, and instructs agents to call it if expected image generation tools cannot be found. This is a clear, actionable when-to-use rule.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.0.0- First observed
imaginate_setup_help
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool available, there is zero ambiguity in tool selection. The lone tool's purpose is clearly stated and distinct from any hypothetical generation tools it replaces.
The single tool name 'imaginate_setup_help' follows a consistent pattern of server name plus action, and since there is only one tool, there are no naming inconsistencies to evaluate.
A server named 'imaginate' with only a setup help tool is severely under-provisioned for its apparent purpose. Image generation typically requires multiple operational tools, so having only one explanatory tool is an extreme mismatch.
The server provides no actual image generation capabilities at all—the only tool explains how to configure an API key. This is a severely incomplete surface for the stated domain, leaving agents unable to perform any core task.
Maintenance
Related MCP Connectors
Generate images from Claude, ChatGPT, Cursor and Codex with 12 top AI image models. Up to 4 images per call, SVG vectorization, background removal, upscaling and image-to-video. Remote MCP with OAuth, no API keys.
Generate images from Claude, ChatGPT, Cursor and Codex with 12 top AI image models and 10 tools: up to 4 images per call, SVG vectorization, editing and more. Remote MCP with OAuth, no API keys. Pay per image, no subscription.
Generate images with any major model — one API key, one prepaid balance, one MCP.
Generate images, video, audio and short films with 140+ AI models from any MCP client.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides tools for generating and editing images using OpenAI's gpt-image-1 model via an MCP interface, enabling AI assistants to create and modify images based on text prompts.15Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceEnables AI assistants to generate and edit images through OpenAI's DALL-E models via MCP tools. Supports text-to-image generation and image-to-image editing with configurable parameters for size, quality, and style.-
- AlicenseAqualityAmaintenanceGenerates and edits images via Gemini, Grok, and GPT-image providers for MCP clients like Claude Code that lack native image generation.37 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceGenerates and edits images using OpenAI image models via MCP tools.MIT