Skip to main content
Glama

mcpGetImage

Servidor MCP en Python para pedir imágenes de dulces, refinarlas como fotografía de producto sobre fondo blanco y quitarles el fondo con rembg/U2-Net, inspirado en el flujo de PACA.

El flujo usa Image API porque la guía de OpenAI la recomienda cuando se necesita crear una imagen desde un solo prompt. El modelo por defecto es gpt-image-2, configurable con OPENAI_IMAGE_MODEL.

Requisitos

  • Python 3.10+

  • OPENAI_API_KEY

  • La primera vez, rembg descarga el modelo U2-Net localmente.

Related MCP server: nano-banana-claude

Instalación

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
cp .env.example .env

Edita .env y agrega tu OPENAI_API_KEY.

Ejecutar como servidor MCP

mcp-get-image

Ese comando es para clientes MCP y usa stdio. Si lo corres directo en la terminal, se queda esperando mensajes JSON-RPC del cliente; no es un chat interactivo. Para probar manualmente usa la CLI de abajo.

Configuración típica para un cliente MCP:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-get-image": {
      "command": "/Users/djoker/code/mcpGetImage/.venv/bin/mcp-get-image"
    }
  }
}

Herramientas MCP

  • refine_candy_prompt: convierte una petición como "necesito imágenes de dulces" en un prompt de producto más preciso.

  • generate_candy_image: genera la imagen con OpenAI, pide fondo blanco, remueve el fondo y guarda un WebP transparente.

  • remove_background: procesa una imagen local existente y la exporta como WebP transparente.

CLI local

Sirve para probar sin cliente MCP:

mcp-get-image-cli "gomitas enchiladas mexicanas en bolsa transparente"

Mientras genera, la CLI escribe progreso en stderr:

[ 20%] Refining candy prompt for white-background product photography.
[ 40%] Calling OpenAI Images. This is usually the slowest step.
[ 60%] White-background image saved: ...
[ 80%] Removing background with rembg/U2-Net.
[100%] Transparent WebP saved: ...

OpenAI no expone porcentaje interno real durante una llamada normal a images.generate, así que el 40% puede tardar. Ese mensaje significa que la imagen ya fue solicitada y estamos esperando respuesta del modelo.

Para ver el prompt sin generar imagen ni gastar API:

mcp-get-image-cli --prompt-only "gomitas enchiladas mexicanas en bolsa transparente"

Para quitar fondo a una imagen local:

mcp-get-image-cli --remove-background outputs/mi_imagen.png

Los archivos se guardan por defecto en ./outputs.

Notas

El API oficial de OpenAI Images permite generar imágenes desde texto con modelos GPT Image y devuelve base64 para los modelos GPT Image. Este proyecto usa images.generate, configurable con OPENAI_IMAGE_MODEL; por defecto usa gpt-image-2.

Available Tools

3 tools
generate_candy_imageC

Generate a candy image with OpenAI, then remove its white background.

Inputs: request (required), style, composition, output_name, +1 more. Returns: object

refine_candy_promptB

Refine a candy image request into a white-background product prompt.

Inputs: request (required), style, composition, extra_details. Returns: result

remove_backgroundA

Remove the background from a local image and save a transparent WebP.

Inputs: image_path (required), output_path. Returns: object

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    A3.6/5.0

    Scored across 3 tools

    Disambiguation5/5

    Each tool targets a distinct stage: prompt refinement, image generation with background removal, and standalone background removal for local images. No two tools have overlapping purposes.

    Naming Consistency5/5

    All tool names follow a consistent verb_noun snake_case pattern: refine_candy_prompt, generate_candy_image, remove_background. The naming is uniform and predictable.

    Tool Count5/5

    Three tools perfectly cover the intended workflow: refine, generate, and process. The count is well-scoped for the server's purpose.

    Completeness4/5

    The pipeline is complete for candy image generation with background removal. The only minor gap is the absence of a standalone background-refinement option, but the core workflow is fully supported.

    Maintenance

    ActivityInactive
    ResponsivenessNo recent community issues

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers