Gemini Image Generator MCP
# Gemini 画像生成器 MCP サーバー (修正版)
Claude DesktopでGoogle の Gemini AIを使用して高品質な画像を生成・編集できる MCP サーバーです。
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@sungmin-koo-ai/GeminiImageMCP">
<img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/@sungmin-koo-ai/GeminiImageMCP/badge" alt="Gemini Image Generator MCP server" />
</a>
## 🚀 主な特徴
- **テキストから画像生成**: Gemini 2.0 Flash を使用したテキスト→画像変換
- **画像変換**: 既存の画像をテキストプロンプトで修正
- **多言語対応**: 日本語・韓国語・中国語プロンプトの自動英語翻訳・最適化
- **AI ファイル名生成**: プロンプト基準でファイル名を自動生成
- **ローカル保存**: 生成された画像を指定フォルダに自動保存
- **Claude チャット内表示**: 生成された画像をチャット画面で直接確認
## 🛠️ インストール要件
- **Python 3.11 以上**
- **Google Gemini API キー**
- **Claude Desktop** またはその他 MCP 互換クライアント
## 📋 ステップ1: Gemini API キー発行
1. [Google AI Studio API Keys ページ](https://aistudio.google.com/apikey) にアクセス
2. Google アカウントでログイン
3. **"Create API Key"** をクリック
4. 生成された API キーをコピー(後で使用)
## 💾 ステップ2: MCP サーバーインストール
### 自動インストール(推奨)
```bash
# リポジトリクローン
git clone https://github.com/sungmin-koo-ai/GeminiImageMCP.git
cd GeminiImageMCP
# 仮想環境作成・有効化
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# パッケージインストール
pip install -e .
```
### インストール確認
```bash
# サーバーが正常実行されるかテスト
python -m gemini_image_mcp.server
```
`Starting Gemini Image Generator MCP server...` メッセージが表示されれば成功!(Ctrl+CまたはCtrl+Z で終了)
## ⚙️ ステップ3: Claude Desktop 設定
### 設定ファイル場所
- **macOS**: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
- **Windows**: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
### 設定ファイル内容
```json
{
"mcpServers": {
"gemini-image-generator": {
"command": "/Users/ユーザー名/GeminiImageMCP/venv/bin/python",
"args": [
"-m", "gemini_image_mcp.server"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "ここに実際のAPIキーを入力",
"OUTPUT_IMAGE_PATH": "/Users/ユーザー名/Pictures/ai_generated"
}
}
}
}
```
### 実際の設定例
```json
{
"mcpServers": {
"gemini-image-generator": {
"command": "/Users/ユーザー名/GeminiImageMCP/venv/bin/python",
"args": [
"-m", "gemini_image_mcp.server"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "AIzaSy...(実際のAPIキー)",
"OUTPUT_IMAGE_PATH": "/Users/ユーザー名/Pictures/ai_generated"
}
}
}
}
```
### スクリプト命令を使用する場合(簡単設定)
```json
{
"mcpServers": {
"gemini-image-generator": {
"command": "/Users/ユーザー名/GeminiImageMCP/venv/bin/gemini-image-mcp",
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "AIzaSy...(実際のAPIキー)",
"OUTPUT_IMAGE_PATH": "/Users/ユーザー名/Pictures/ai_generated"
}
}
}
}
```
※ この方法は `args` 指定が不要でより簡潔です
### 🚨 重要事項
1. **絶対パス使用**: すべてのパスは完全パスで入力
2. **API キー置換**: `ここに実際のAPIキーを入力` 部分を発行した実際のキーに置換
3. **画像フォルダ**: `OUTPUT_IMAGE_PATH` に指定したフォルダが事前に作成されている必要があります
### 画像保存フォルダ作成
```bash
mkdir -p ~/Pictures/ai_generated
```
## 🎯 ステップ4: 実行・テスト
1. **Claude Desktop 再起動**: 設定後完全に終了して再起動
2. **接続確認**: Claude Desktop で MCP サーバーが接続されたか確認
3. **テスト**: 「猫の絵を描いて」とリクエストしてみる
## 📖 使用方法
### 画像生成
```
東京タワーの可愛いイラストを描いて
```
<img width="1024" height="1024" alt="image_Cute kawaii_54eac0c0" src="https://github.com/user-attachments/assets/2f508099-d365-4d80-a47c-a9ecf0d217ff" />
### 画像変換(ファイルパス)
```
/Users/username/image.jpg この画像に虹を追加して
```
### 画像変換(アップロード)
画像を Claude にアップロード後:
```
背景をレインボーブリッジの夜景にしてくれ
```
<img width="1024" height="1024" alt="image_Transform th_8231327e" src="https://github.com/user-attachments/assets/a5e36031-ac4f-4369-8e9e-8a0b175fb6e8" />
## 🔧 トラブルシューティング
### サーバー接続失敗
1. **ログ確認**: Claude Desktop のログフォルダで `gemini-image-generator.log` を確認
2. **パス確認**: `claude_desktop_config.json` の Python パスが正確か確認
3. **権限確認**: 画像保存フォルダに書き込み権限があるか確認
### API キーエラー
1. **キー有効性**: Google AI Studio で API キーが有効化されているか確認
2. **引用符確認**: 設定ファイルで API キーが引用符で囲まれているか確認
### 手動テスト
```bash
cd ~/GeminiImageMCP
source venv/bin/activate
export GEMINI_API_KEY="実際のAPIキー"
export OUTPUT_IMAGE_PATH="~/Pictures/ai_generated"
python -m gemini_image_mcp.server
```
## 📊 提供ツール
### 1. `generate_image_from_text`
- **機能**: テキストプロンプトで新しい画像生成
- **入力**: 画像説明テキスト
- **出力**: 生成された画像(Claude チャット内表示 + ローカル保存)
### 2. `transform_image_from_file`
- **機能**: ファイルパスの画像をテキストプロンプトで変換
- **入力**: 画像ファイルパス、変換プロンプト
- **出力**: 変換された画像(Claude チャット内表示 + ローカル保存)
### 3. `transform_image_from_encoded`
- **機能**: Base64 エンコードされた画像をテキストプロンプトで変換
- **入力**: Base64 画像データ、変換プロンプト
- **出力**: 変換された画像(Claude チャット内表示 + ローカル保存)
## 📝 オリジナルからの相違点
この修正版は元のリポジトリの以下の問題を解決しました:
- ❌ **元の問題**: JSON シリアル化エラー (`invalid utf-8 sequence`)
- ❌ **元の問題**: MCP ツールがバイナリデータ返却により実行失敗
- ✅ **修正事項**: ファイルパス返却で安定的な動作
- ✅ **修正事項**: Claude Desktop で完璧に動作
- ✅ **修正事項**: 生成された画像を Claude チャット内で直接確認可能
## 🤝 貢献・お問い合わせ
- **元のリポジトリ**: [qhdrl12/mcp-server-gemini-image-generator](https://github.com/qhdrl12/mcp-server-gemini-image-generator)
- **修正版**: [sungmin-koo-ai/GeminiImageMCP](https://github.com/sungmin-koo-ai/GeminiImageMCP)
- **問題報告**: GitHub Issues タブで問題を報告
## 📄 ライセンス
MIT License - 元のプロジェクトと同じ
---
**ヒント**: 初回設定時はステップごとに進め、問題が発生した場合はまずログファイルを確認してください! 🚀TDQS
Scored across 3 tools
The three tools have distinct purposes: one generates images from text, while the other two transform existing images but differ in input method (encoded data vs. file path). There is minor overlap between the two transform tools, as they serve similar functions with different input formats, which could cause slight confusion, but their descriptions clearly differentiate them.
All tool names follow a consistent verb_noun_from_noun pattern (e.g., generate_image_from_text, transform_image_from_encoded, transform_image_from_file). This uniformity makes the set predictable and easy to understand, with no deviations in style or convention.
With only 3 tools, the server feels slightly thin for an image generation domain, as it lacks operations like listing, deleting, or managing generated images. However, the count is reasonable for basic functionality, covering core tasks without being excessive.
The tools cover generation and transformation of images, which are key operations, but there are notable gaps. For example, there is no way to retrieve, update, or delete generated images, and no tools for batch processing or status checking, which could limit agent workflows in a full image management context.