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superboolgithub

nanobanana-mcp

by superboolgithub
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TypeScript
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NanoBanana

AI 图像生成工具，使用 OpenAI 兼容协议，支持任何兼容的图像生成服务。

特性

  • 🎨 文生图 - 根据文本描述生成图片

  • 🖼️ 图生图 - 基于参考图片生成新图片

  • 🔄 多 Provider 兼容 - OpenRouter 等

  • 📦 双版本支持 - MCP Server + Clawdbot Plugin

Related MCP server: GPT Image MCP Server

版本选择

版本

适用场景

目录

MCP Server

Claude Desktop / Claude Code

src/

Clawdbot Plugin

Clawdbot AI 助手

clawdbot-plugin/

MCP Server

用于 Claude Desktop 和 Claude Code。

快速使用

npx nanobanana-mcp

从源码安装

git clone https://github.com/superboolgithub/nanobanana-mcp.git
cd nanobanana-mcp
npm install
npm run build

环境变量

变量名

必填

说明

默认值

NANOBANANA_API_KEY

✅

API 密钥

-

NANOBANANA_BASE_URL

✅

API 基础 URL

-

NANOBANANA_OUTPUT_DIR

✅

图片输出目录

-

NANOBANANA_DEFAULT_ASPECT_RATIO

❌

默认宽高比

1:1

NANOBANANA_DEFAULT_IMAGE_SIZE

❌

默认图片尺寸

1K

NANOBANANA_DEFAULT_MODEL

❌

默认模型

google/gemini-2.5-flash-image-preview

Claude Desktop 配置

在 claude_desktop_config.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "nanobanana": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "nanobanana-mcp"],
      "env": {
        "NANOBANANA_API_KEY": "your-api-key",
        "NANOBANANA_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api",
        "NANOBANANA_OUTPUT_DIR": "/path/to/output"
      }
    }
  }
}

Claude Code 配置

在 ~/.claude.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "nanobanana": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "nanobanana-mcp"],
      "env": {
        "NANOBANANA_API_KEY": "your-api-key",
        "NANOBANANA_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api",
        "NANOBANANA_OUTPUT_DIR": "/path/to/output"
      }
    }
  }
}

Clawdbot Plugin

用于 Clawdbot AI 助手。

安装

cp -r clawdbot-plugin ~/.clawdbot/extensions/nanobanana

配置

在 ~/.clawdbot/clawdbot.json 中添加：

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "nanobanana": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "apiKey": "your-api-key",
          "baseUrl": "https://openrouter.ai/api",
          "outputDir": "/tmp/nanobanana",
          "defaultAspectRatio": "1:1",
          "defaultImageSize": "1K",
          "defaultModel": "google/gemini-2.5-flash-image-preview"
        }
      }
    }
  }
}

配置项

配置项

必填

说明

默认值

apiKey

✅

API 密钥

-

baseUrl

✅

API 基础 URL

-

outputDir

❌

图片输出目录

/tmp/nanobanana

defaultAspectRatio

❌

默认宽高比

1:1

defaultImageSize

❌

默认图片尺寸

1K

defaultModel

❌

默认模型

google/gemini-2.5-flash-image-preview

工具说明

generate_image - 文生图

根据文本描述生成图片。

参数：

  • prompt (必填) - 图片描述，最大 5000 字符

  • aspectRatio - 宽高比

  • imageSize - 图片尺寸

  • model - 模型名称

edit_image - 图生图

基于参考图片生成新图片。

参数：

  • prompt (必填) - 图片描述

  • referenceImageUrl (必填) - 参考图片 URL

  • aspectRatio - 宽高比

  • imageSize - 图片尺寸

  • model - 模型名称

参数选项

宽高比 (aspectRatio)

值

分辨率

说明

1:1

1024×1024

方形（默认）

16:9

1344×768

横版宽屏

9:16

768×1344

竖版

4:3

1184×864

横版

3:4

864×1184

竖版

2:3

832×1248

竖版

3:2

1248×832

横版

4:5

896×1152

竖版

5:4

1152×896

横版

21:9

1536×672

超宽屏

图片尺寸 (imageSize)

值

说明

1K

标准分辨率（默认）

2K

高分辨率

4K

最高分辨率

兼容模型

  • google/gemini-2.5-flash-image-preview - 快速生成

  • google/gemini-3-pro-image-preview - 高质量

  • gemini-2.5-flash-image - Gemini Flash

  • black-forest-labs/flux.2-pro - Flux Pro

  • 其他支持图像生成的模型

API 协议

使用 OpenAI Chat Completions API 格式：

请求

POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <api-key>

{
  "model": "gemini-2.5-flash-image",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Generate a beautiful sunset" }
  ],
  "modalities": ["image", "text"],
  "image_config": {
    "aspect_ratio": "16:9",
    "image_size": "2K"
  }
}

响应格式

支持两种响应格式：

格式 1：OpenRouter 风格

{
  "choices": [{
    "message": {
      "content": "Here's your image",
      "images": [{
        "image_url": { "url": "data:image/png;base64,..." }
      }]
    }
  }]
}

格式 2：Markdown 内嵌

{
  "choices": [{
    "message": {
      "content": "![image](data:image/png;base64,...)"
    }
  }]
}

兼容的 Provider

任何使用 OpenAI Chat Completions API 格式的图像生成服务：

使用示例

"生成一张可爱的猫咪图片"
"生成一张 4K 横版的日落海滩风景"
"基于这张图片，生成一个卡通风格的版本"

开发

# 安装依赖
npm install

# 开发模式
npm run dev

# 构建
npm run build

# 运行
npm start

License

MIT

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

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