Servidor MCP de Jimeng

Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Jimeng AI: capacidades potentes de generación de imágenes y vídeos a través de Claude y otras aplicaciones LLM

Introducción del proyecto

El servidor MCP de Jimeng es un servidor MCP profesional de generación de imágenes y vídeos con IA, construido sobre el proyecto de código abierto jimeng-free-api-all, que ofrece potentes capacidades de creación con IA a través de clientes MCP como Claude Desktop, Cherry Studio y Claude Code.

Dependencias principales

Este proyecto está construido sobre el proyecto de código abierto jimeng-free-api-all, que proporciona la implementación de la interfaz inversa de Jimeng AI y admite múltiples capacidades de generación con IA, como texto a imagen y imagen a vídeo.

Características principales

• Texto a imagen: genera imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto con Jimeng 4.5

• Composición de imágenes: fusiona inteligentemente varias imágenes basándose en instrucciones de texto

• Texto a vídeo: genera clips de vídeo cortos a partir de descripciones de texto con Jimeng Video 3.0

• Imagen a vídeo: añade efectos de animación a imágenes estáticas

• Compatibilidad con el protocolo MCP: protocolo MCP estándar, compatible con múltiples modos de comunicación

• Compatibilidad con múltiples clientes: compatible con Claude Desktop, Cherry Studio, Claude Code, etc.

Related MCP server: Jimeng MCP Server

Registro de cambios

v0.2.0 (2024-12-14): actualización sincronizada del formato de parámetros

• Actualización sincronizada con upstream v4.7: adaptación al formato de parámetros de API más reciente de jimeng-free-api-all

• Cambios en los parámetros de la interfaz de imágenes:

  • Se eliminan los parámetros width y height

  • Nuevo parámetro ratio: admite 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 21:9

  • Nuevo parámetro resolution: admite 1k, 2k (predeterminado), 4k

• Cambios en los parámetros de la interfaz de vídeo:

  • Se eliminan los parámetros width y height

  • Nuevo parámetro ratio: admite 1:1 (predeterminado), 4:3, 3:4, 16:9, 9:16

  • Parámetro resolution: admite 480p, 720p (predeterminado), 1080p

  • Nuevo parámetro duration: duración del vídeo, admite 5 o 10 segundos

• Actualización del modelo predeterminado: el modelo de imagen predeterminado pasa de jimeng-4.0 a jimeng-4.5

Lista de funciones

Arquitectura técnica

Descripción de la arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│            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)            │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Instrucciones de instalación

Requisitos del entorno

• Python 3.10+

• Desplegar el servicio jimeng-free-api-all

• Obtener el SessionID de la API de Jimeng desde duckcloud.fun

Paso 1: desplegar el servicio jimeng-free-api-all

Este servidor MCP requiere desplegar primero el servicio de API subyacente.

Opción 1: despliegue con Docker (recomendado)

# 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

Opción 2: despliegue desde el código fuente

# 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

Obtener el SessionID:

1. Visite el sitio web oficial de Jimeng e inicie sesión

2. Pulse F12 para abrir las herramientas de desarrollo del navegador

3. Vaya a Application > Cookies

4. Busque y copie el valor de sessionid

5. Úselo en la configuración posterior: Authorization: Bearer [your_sessionid]

Verificar el despliegue:

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

Paso 2: instalar el servidor MCP jimengmcp

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

Instalación básica (modo stdio)

pip install -e .

Modo SSE

pip install -e ".[sse]"

Modo HTTP

pip install -e ".[http]"

Instalación completa (todos los modos)

pip install -e ".[all]"

Configurar las variables de entorno

cp .env.example .env

Edite el archivo .env:

# 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

Instrucciones de uso

Configuración de Claude Code

Configuración con cc-switch:

Una vez configurado, haga clic en guardar.

Use mcp list para ver:

Uso en Claude Code

Ejemplo de texto a imagen:

请使用jimeng-mcp-server 生成一张图像:小猪和小狗踢球

Ejemplo de composición de imágenes:

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

Ejemplo de texto a vídeo:

请使用jimeng-mcp-server 创建一个视频:小马过河

Modos de ejecución

Este servidor MCP admite tres modos de comunicación:

1. Modo stdio (predeterminado)

El modo stdio se comunica mediante entrada/salida estándar y es adecuado para la integración con clientes MCP como Claude Desktop.

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

2. Modo SSE (Server-Sent Events)

El modo SSE proporciona un flujo de eventos basado en HTTP, adecuado para la integración de aplicaciones web.

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

Punto de conexión: http://localhost:8000/sse

3. Modo API REST HTTP

El modo HTTP proporciona una interfaz RESTful API estándar, adecuada para ser invocada desde diversos lenguajes de programación.

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

Puntos finales disponibles:

• GET /health: comprobación de estado

• GET /tools: obtener la lista de herramientas disponibles

• POST /text-to-image: texto a imagen

• POST /image-composition: composición de imágenes

• POST /text-to-video: texto a vídeo

• POST /image-to-video: imagen a vídeo

Configuración

Configuración de variables de entorno

Configuración de Cherry Studio

Añada este servidor al archivo de configuración de Cherry Studio:

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"
      }
    }
  }
}

Configuración SSE:

Parámetros de las herramientas de API

text_to_image (texto a imagen)

image_composition (composición de imágenes)

text_to_video (texto a vídeo)

image_to_video (imagen a vídeo)

Guía de desarrollo

Ejecutar pruebas

pytest

Ejecutar el servidor directamente

python -m jimeng_mcp.server

Preguntas frecuentes

R: Asegúrese de que JIMENG_API_KEY esté configurado correctamente en el archivo .env y verifique que su clave de API sea válida y tenga crédito suficiente.

R: Compruebe su conexión de red, verifique que la URL base de la API sea accesible y revise si hay restricciones de firewall.

R: La generación de vídeos puede tardar varios minutos. El servidor establece automáticamente un tiempo de espera prolongado (10 minutos) para las operaciones de vídeo. Considere generar vídeos más cortos o con menor resolución.

R: Asegúrese de que Docker esté instalado y en ejecución, compruebe si el puerto 8001 está ocupado y revise los registros del contenedor para solucionar el problema.

R: Asegúrese de que el archivo .env esté configurado correctamente, use el comando mcp list para comprobar el estado del servidor MCP y confirme que las variables de entorno se hayan cargado correctamente.

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• WeChat: laohaibao2025

• Correo electrónico: 75271002@qq.com

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Licencia

Licencia MIT

Aviso legal

Este proyecto se utiliza únicamente con fines de aprendizaje e investigación y está construido sobre el proyecto jimeng-free-api-all.

Avisos importantes:

• ⚠️ Este proyecto utiliza una interfaz inversa y está limitado exclusivamente al aprendizaje e investigación personal

• ⚠️ Está prohibido utilizar este proyecto con fines comerciales o prestar servicios externos con él

• ⚠️ La interfaz inversa puede dejar de funcionar con las actualizaciones oficiales; preste atención a las actualizaciones del proyecto

• ⚠️ Al usarlo, cumpla con los términos de servicio y las limitaciones de uso oficiales de Jimeng AI

• ⚠️ Se recomienda utilizar la API oficial para el despliegue en entornos de producción

Proyectos relacionados

Este proyecto depende y agradece a los siguientes proyectos de código abierto:

Dependencias principales

• jimeng-free-api-all: implementación de la interfaz inversa de Jimeng AI

  • Proporciona API completas de generación de imágenes y vídeos

  • Diseño de interfaz compatible con OpenAI

  • Compatible con despliegue en un solo paso con Docker

  • Licencia de código abierto: GPL-3.0

Marcos técnicos

• Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): estándar de protocolo unificado para herramientas de IA

• Python MCP SDK: implementación de MCP en Python

• Jimeng AI: servicio de generación de IA subyacente

Agradecimientos especiales

• wwwzhouhui: autor del proyecto jimeng-free-api-all, que proporciona una interfaz inversa estable y fiable de Jimeng AI

• Anthropic: desarrollador del potente Claude AI y del protocolo MCP

• Equipo de Jimeng AI: por ofrecer excelentes capacidades de generación de imágenes y vídeos