Jimeng MCP Server

Model Context Protocol (MCP) Server für Jimeng AI – leistungsstarke Bild- und Videogenerierung über Claude und andere LLM-Anwendungen

Projektvorstellung

Der Jimeng MCP Server ist ein professioneller MCP-Server für KI-Bild- und Videogenerierung, der auf dem Open-Source-Projekt jimeng-free-api-all basiert und über MCP-Clients wie Claude Desktop, Cherry Studio und Claude Code leistungsstarke KI-Kreativfunktionen bereitstellt.

Kernabhängigkeiten

Dieses Projekt basiert auf dem Open-Source-Projekt jimeng-free-api-all, das eine Reverse-Engineered-Schnittstelle für Jimeng AI bereitstellt und verschiedene KI-Generierungsfunktionen wie Text-zu-Bild und Bild-zu-Video unterstützt.

Kernfunktionen

• Text-zu-Bild: Erzeugt hochwertige Bilder aus Textbeschreibungen mit Jimeng 4.5

• Bildkomposition: Intelligente Fusion mehrerer Bilder basierend auf Textanweisungen

• Text-zu-Video: Erzeugt kurze Videoclips aus Textbeschreibungen mit Jimeng Video 3.0

• Bild-zu-Video: Verleiht statischen Bildern Animationseffekte

• MCP-Protokollunterstützung: Standard-MCP-Protokoll, unterstützt mehrere Kommunikationsmodi

• Multi-Client-Kompatibilität: Unterstützt Claude Desktop, Cherry Studio, Claude Code u. a.

Related MCP server: Jimeng MCP Server

Änderungsprotokoll

v0.2.0 (2024-12-14) – Synchronisierung der Parameterformate

• Synchronisierung mit Upstream v4.7: Anpassung an das neueste API-Parameterformat von jimeng-free-api-all

• Änderungen der Bild-API-Parameter:

  • Entfernung der Parameter width, height

  • Neuer Parameter ratio: Unterstützt 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 21:9

  • Neuer Parameter resolution: Unterstützt 1k, 2k (Standard), 4k

• Änderungen der Video-API-Parameter:

  • Entfernung der Parameter width, height

  • Neuer Parameter ratio: Unterstützt 1:1 (Standard), 4:3, 3:4, 16:9, 9:16

  • Parameter resolution: Unterstützt 480p, 720p (Standard), 1080p

  • Neuer Parameter duration: Videolänge, unterstützt 5 oder 10 Sekunden

• Upgrade des Standardmodells: Das Standard-Bildmodell wurde von jimeng-4.0 auf jimeng-4.5 aktualisiert

Funktionsübersicht

Technische Architektur

Architekturbeschreibung

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│            Claude Desktop / MCP Client           │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ MCP Protocol
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│          jimengmcp (本 MCP 服务器)               │
│    ┌──────────────────────────────────────┐     │
│    │  MCP Protocol Handler (stdio/sse)   │     │
│    └───────────────┬──────────────────────┘     │
│                    ↓                             │
│    ┌──────────────────────────────────────┐     │
│    │     Tool Implementations             │     │
│    │  - text_to_image                     │     │
│    │  - image_composition                 │     │
│    │  - text_to_video                     │     │
│    │  - image_to_video                    │     │
│    └───────────────┬──────────────────────┘     │
└────────────────────┼────────────────────────────┘
                     │ HTTP API Calls
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│       jimeng-free-api-all 逆向接口服务            │
│  (https://github.com/wwwzhouhui/                │
│         jimeng-free-api-all)                    │
│    ┌──────────────────────────────────────┐     │
│    │    OpenAI Compatible API Endpoints   │     │
│    │  - POST /v1/images/generations       │     │
│    │  - POST /v1/images/compositions      │     │
│    │  - POST /v1/videos/generations       │     │
│    └───────────────┬──────────────────────┘     │
└────────────────────┼────────────────────────────┘
                     │ 逆向调用
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│           即梦 AI 官方服务                        │
│       (https://jimeng.duckcloud.fun)            │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Installationsanleitung

Systemanforderungen

• Python 3.10+

• Bereitstellung des jimeng-free-api-all-Dienstes

• Abrufen der Jimeng-API-SessionID von duckcloud.fun

Schritt 1: Bereitstellung des jimeng-free-api-all-Dienstes

Dieser MCP-Server erfordert die vorherige Bereitstellung des zugrunde liegenden API-Dienstes.

Methode 1: Docker-Bereitstellung (empfohlen)

# 拉取镜像
docker pull wwwzhouhui569/jimeng-free-api-all:latest

# 运行容器
docker run -it -d --init --name jimeng-free-api-all \
  -p 8001:8000 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  wwwzhouhui569/jimeng-free-api-all:latest

Methode 2: Quellcode-Bereitstellung

# 克隆 jimeng-free-api-all 项目
git clone https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all.git
cd jimeng-free-api-all

# 使用 Docker Compose 启动
docker-compose up -d

Abrufen der SessionID:

1. Besuchen Sie die Jimeng-Website und melden Sie sich an

2. Drücken Sie F12, um die Browser-Entwicklertools zu öffnen

3. Navigieren Sie zu Application > Cookies

4. Suchen und kopieren Sie den Wert von sessionid

5. Verwenden Sie ihn in der späteren Konfiguration: Authorization: Bearer [your_sessionid]

Überprüfung der Bereitstellung:

# 测试 API 是否正常运行
curl http://localhost:8001/v1/models

Schritt 2: Installation des jimengmcp MCP-Servers

# 克隆此仓库
git clone https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-mcp-server
cd jimeng-mcp-server

Basisinstallation (stdio-Modus)

pip install -e .

SSE-Modus

pip install -e ".[sse]"

HTTP-Modus

pip install -e ".[http]"

Vollständige Installation (alle Modi)

pip install -e ".[all]"

Konfiguration der Umgebungsvariablen

cp .env.example .env

Bearbeiten Sie die .env-Datei:

# 必需: 您的即梦 SessionID (从浏览器 Cookie 中获取)
JIMENG_API_KEY=your_sessionid_here

# 必需: jimeng-free-api-all 服务地址
JIMENG_API_URL=http://localhost:8001

# 可选: 默认使用的模型
JIMENG_MODEL=jimeng-4.5

Verwendungshinweise

Claude Code-Konfiguration

Konfiguration mit cc-switch:

Nach der Konfiguration auf Speichern klicken.

Mit mcp list anzeigen:

Verwendung in Claude Code

Beispiel für Text-zu-Bild:

请使用jimeng-mcp-server 生成一张图像:小猪和小狗踢球

Beispiel für Bildkomposition:

请使用jimeng-mcp-server 将这两张图像合成在一起:
- 图像1: https://p3-dreamina-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/bab623359bd9410da0c1f07897b16fec~tplv-tb4s082cfz-resize:0:0.image
- 图像2: https://p3-dreamina-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/6acf16d07c47413898aea2bdd1ad339e~tplv-tb4s082cfz-resize:0:0.image
创建一个艺术风格的无缝融合

Beispiel für Text-zu-Video:

请使用jimeng-mcp-server 创建一个视频:小马过河

Betriebsmodi

Dieser MCP-Server unterstützt drei Kommunikationsmodi:

1. stdio-Modus (Standard)

Der stdio-Modus kommuniziert über Standard-Eingabe/-Ausgabe und eignet sich für die Integration mit MCP-Clients wie Claude Desktop.

python -m jimeng_mcp.server
# 或
python -m jimeng_mcp.server --mode stdio

2. SSE-Modus (Server-Sent Events)

Der SSE-Modus bietet einen HTTP-basierten Event-Stream und eignet sich für Web-Anwendungsintegrationen.

python -m jimeng_mcp.server --mode sse --host 0.0.0.0 --port 8000

Verbindungsendpunkt: http://localhost:8000/sse

3. HTTP-REST-API-Modus

Der HTTP-Modus bietet eine standardmäßige RESTful-API-Schnittstelle, die sich für verschiedene Programmiersprachen eignet.

python -m jimeng_mcp.server --mode http --host 0.0.0.0 --port 8000

Verfügbare Endpunkte:

• GET /health – Gesundheitsprüfung

• GET /tools – Liste der verfügbaren Tools abrufen

• POST /text-to-image – Text-zu-Bild-Generierung

• POST /image-composition – Bildkomposition

• POST /text-to-video – Text-zu-Video-Generierung

• POST /image-to-video – Bild-zu-Video-Generierung

Konfigurationshinweise

Konfiguration der Umgebungsvariablen

Cherry Studio-Konfiguration

Fügen Sie diesen Server zur Cherry-Studio-Konfigurationsdatei hinzu:

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "jimeng_mcp.server"],
      "env": {
        "JIMENG_API_KEY": "您的API密钥"
      }
    }
  }
}

SSE-Konfiguration:

API-Tool-Parameter

text_to_image (Text-zu-Bild)

image_composition (Bildkomposition)

text_to_video (Text-zu-Video)

image_to_video (Bild-zu-Video)

Entwicklerleitfaden

Tests ausführen

pytest

Server direkt ausführen

python -m jimeng_mcp.server

Häufig gestellte Fragen

A: Stellen Sie sicher, dass JIMENG_API_KEY in der .env-Datei korrekt gesetzt ist, und überprüfen Sie, ob Ihr API-Schlüssel gültig ist und über ausreichendes Kontingent verfügt.

A: Überprüfen Sie Ihre Netzwerkverbindung, verifizieren Sie, ob die API-Basis-URL erreichbar ist, und prüfen Sie, ob Firewall-Einschränkungen vorliegen.

A: Die Videogenerierung kann einige Minuten dauern. Der Server hat für Videooperationen automatisch ein längeres Timeout (10 Minuten) eingestellt. Erwägen Sie, kürzere Videos oder eine niedrigere Auflösung zu generieren.

A: Stellen Sie sicher, dass Docker installiert ist und ausgeführt wird, prüfen Sie, ob Port 8001 belegt ist, und untersuchen Sie die Container-Logs zur Fehlerbehebung.

A: Stellen Sie sicher, dass die .env-Datei korrekt konfiguriert ist, überprüfen Sie den MCP-Serverstatus mit dem Befehl mcp list und vergewissern Sie sich, dass die Umgebungsvariablen korrekt geladen wurden.

Technische Community

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Lizenz

MIT License

Haftungsausschluss

Dieses Projekt dient ausschließlich Lern- und Forschungszwecken und basiert auf dem Projekt jimeng-free-api-all.

Wichtige Hinweise:

• ⚠️ Dieses Projekt verwendet eine Reverse-Engineered-Schnittstelle und ist ausschließlich für persönliches Lernen und Forschung bestimmt

• ⚠️ Die Verwendung dieses Projekts für kommerzielle Zwecke oder die Bereitstellung als Dienst nach außen ist untersagt

• ⚠️ Die Reverse-Engineered-Schnittstelle kann durch offizielle Updates ungültig werden. Bitte verfolgen Sie die Projektupdates

• ⚠️ Bei der Verwendung sind die offiziellen Nutzungsbedingungen und -einschränkungen von Jimeng AI zu beachten

• ⚠️ Für Produktionsumgebungen wird die Verwendung der offiziellen API empfohlen

Verwandte Projekte

Dieses Projekt ist abhängig von und dankbar für die folgenden Open-Source-Projekte:

Kernabhängigkeiten

• jimeng-free-api-all – Reverse-Engineered-Schnittstelle für Jimeng AI

  • Bietet vollständige Bild- und Videogenerierungs-APIs

  • OpenAI-kompatibles Schnittstellendesign

  • Unterstützt Ein-Klick-Bereitstellung mit Docker

  • Open-Source-Lizenz: GPL-3.0

Technische Frameworks

• Model Context Protocol (MCP) – Einheitlicher KI-Tool-Protokollstandard

• Python MCP SDK – Python-Implementierung von MCP

• Jimeng AI – Zugrunde liegender KI-Generierungsdienst

Besonderer Dank

• wwwzhouhui – Autor des Projekts jimeng-free-api-all, das eine stabile und zuverlässige Reverse-Engineered-Schnittstelle für Jimeng AI bereitstellt

• Anthropic – Entwicklung des leistungsstarken Claude AI und des MCP-Protokolls

• Jimeng AI Team – Bereitstellung hervorragender Bild- und Videogenerierungsfunktionen