Gemini Image MCP

MCP サーバー。Google の Gemini 画像モデル (Nano Banana, Nano Banana 2, Nano Banana Pro) を使用して画像を生成・編集します。generate_image というツールを公開しており、Claude、Codex、Cline などの AI ツールがあなたの API キーを使って呼び出すことができます。

機能

• generate_image はテキストから画像への生成を処理し、参照画像（ローカルファイルパスまたは base64）を渡すと編集や合成も行います。

• 呼び出しごとにすべての生成パラメータを公開：temperature (1)、topP (0.95)、topK、maxOutputTokens (flash/lite は 65536、pro は 32768)、seed、stopSequences、presencePenalty、frequencyPenalty、systemInstruction、thinkingLevel (minimal/high)、thinkingBudget、enableGoogleSearch (デフォルト true)、imageSize (512/1K/2K/4K)、aspectRatio ("auto" デフォルト + 標準比率)、personGeneration。

• instructions ブロックとパラメータごとの説明を提供するため、MCP クライアントは追加のプロンプトなしでツールの使用方法を理解できます。

• 画像をディスクに保存し、ファイルパスを返します。応答に base64 は含まれないため、4K 画像でもクライアントのコンテキストウィンドウを消費しません。

• エラーは生の API ダンプではなく、ヒント（キー不良、レート制限、セーフティブロック、不明なモデル）とともに返されます。

• stdio トランスポート。これはローカル MCP サーバーの通常のセットアップです。

Related MCP server: Nano-Banana MCP Server

必要条件

• Bun 1.0 以上

• https://aistudio.google.com/apikey から Gemini API キーを取得

インストール

bun install

設定

通常は MCP クライアントの設定で指定する 3 つの環境変数：

選択可能なモデル：

モデルは models/ プレフィックスで指定することもできます（例：models/gemini-3.1-flash-image）。

クライアント設定

Claude Desktop

これを ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/absolute/path/to/gemini-image-mcp/index.ts"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Cline (VS Code)

cline_mcp_settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/absolute/path/to/gemini-image-mcp/index.ts"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Codex

~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.gemini-image]
command = "bun"
args = ["run", "/absolute/path/to/gemini-image-mcp/index.ts"]
env = { GEMINI_API_KEY = "YOUR_KEY_HERE" }

npm から (bunx/npx)

パッケージが公開されたら、クライアントを bunx に向けてください：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image": {
      "command": "bunx",
      "args": ["gemini-image-mcp"],
      "env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE" }
    }
  }
}

generate_image パラメータ

prompt のみ必須です。その他はすべて画像生成に適切なデフォルト値になります。

ツールは、保存されたファイルパス、モデル、有効な設定、トークン使用量を含むテキストサマリーを返します。画像データをインラインで返すことはありません。結果を見るにはファイルを開いてください。

AI に依頼できること

• "雨の東京の夜の通りを、シネマティックなネオン照明で撮影した16:9のヒーロー画像を生成してください。"

• "/tmp/product.png を編集：大理石のテーブルに置き、柔らかな朝の光を当ててください" （これは referenceImages を使用します）。

• "gemini-3-pro-image を使用して、正確な見出し 'LAUNCH DAY' の4Kポスターを生成してください。"

開発

bun test              # unit tests (config, schema, request/response parsing)
bun run typecheck     # tsc --noEmit
bun run inspector     # interactive MCP inspector (needs GEMINI_API_KEY)
bun run start         # run the server on stdio

トラブルシューティング

• "Missing Gemini API key"：GEMINI_API_KEY をクライアントの MCP 設定の env ブロックに設定してください。Claude Desktop のような GUI アプリではシェル環境を読み取らないため、シェルに設定するだけでは不十分です。

• セーフティブロック：プロンプトを言い換えてください。人物が含まれる場合は personGeneration を確認してください。

• 429 / クォータ超過：待って再試行するか、gemini-3.1-flash-image を使用してください（こちらはクォータが高いです）。

• ログ：サーバーはログを stderr のみに出力します。stdout は MCP プロトコルを運ぶため、どこにも console.log を追加しないでください。

作者

Thomi Jasir dev@venobi.com

ライセンス

MIT