即梦 MCP サーバー

即梦 AI 用のモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー - Claude やその他の LLM アプリケーションを通じて、強力な画像・動画生成機能を提供します

プロジェクト紹介

即梦 MCP サーバーは、プロフェッショナルな AI 画像・動画生成 MCP サーバーです。jimeng-free-api-all オープンソースプロジェクトを基盤として構築されており、Claude Desktop、Cherry Studio、Claude Code などの MCP クライアントを通じて強力な AI 創作機能を提供します。

コア依存関係

本プロジェクトは jimeng-free-api-all オープンソースプロジェクトを基盤として構築されています。このプロジェクトは即梦 AI のリバースインターフェース実装を提供し、テキストから画像、画像から動画など、さまざまな AI 生成機能をサポートしています。

主な特徴

• テキストから画像生成: 即梦 4.5 を使用して、テキスト記述から高品質な画像を生成

• 画像合成: テキスト指示に基づいて複数の画像をインテリジェントに融合

• テキストから動画生成: 即梦视频 3.0 を使用して、テキスト記述から短い動画クリップを生成

• 画像から動画生成: 静止画像にアニメーション効果を追加

• MCP プロトコル対応: 標準 MCP プロトコル、複数の通信モードをサポート

• マルチクライアント互換: Claude Desktop、Cherry Studio、Claude Code などをサポート

Related MCP server: Jimeng MCP Server

更新履歴

v0.2.0 (2024-12-14) - パラメータ形式の同期更新

• 上流 v4.7 更新に同期: jimeng-free-api-all の最新 API パラメータ形式に対応

• 画像 API のパラメータ変更:

  • width、height パラメータを削除

  • ratio パラメータを新規追加: 1:1、4:3、3:4、16:9、9:16、3:2、2:3、21:9 に対応

  • resolution パラメータを新規追加: 1k、2k（デフォルト）、4k に対応

• 動画 API のパラメータ変更:

  • width、height パラメータを削除

  • ratio パラメータを新規追加: 1:1（デフォルト）、4:3、3:4、16:9、9:16 に対応

  • resolution パラメータ: 480p、720p（デフォルト）、1080p に対応

  • duration パラメータを新規追加: 動画の長さ、5 秒または 10 秒に対応

• デフォルトモデルのアップグレード: デフォルトの画像モデルが jimeng-4.0 から jimeng-4.5 にアップグレード

機能一覧

技術アーキテクチャ

アーキテクチャ説明

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

インストール手順

環境要件

• Python 3.10+

• jimeng-free-api-all サービスのデプロイ

• duckcloud.fun から即梦 API SessionID を取得

ステップ 1: jimeng-free-api-all サービスのデプロイ

この MCP サーバーを使用するには、先に基盤となる API サービスのデプロイが必要です。

方法 1: Docker デプロイ（推奨）

# 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

方法 2: ソースコードからのデプロイ

# 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

SessionID の取得:

1. 即梦公式サイト にアクセスしてログイン

2. F12 を押してブラウザの開発者ツールを開く

3. Application > Cookies に移動

4. sessionid の値を見つけてコピー

5. 以降の設定で使用: Authorization: Bearer [your_sessionid]

デプロイの検証:

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

ステップ 2: jimengmcp MCP サーバーのインストール

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

基本インストール（stdio モード）

pip install -e .

SSE モード

pip install -e ".[sse]"

HTTP モード

pip install -e ".[http]"

完全インストール（全モード）

pip install -e ".[all]"

環境変数の設定

cp .env.example .env

.env ファイルを編集:

# 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

使用方法

Claude Code の設定

cc-switch を使用した設定:

設定が完了したら、保存をクリックします。

mcp list を使用して確認:

Claude Code での使用

テキストから画像生成の例:

请使用jimeng-mcp-server 生成一张图像:小猪和小狗踢球

画像合成の例:

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

テキストから動画生成の例:

请使用jimeng-mcp-server 创建一个视频:小马过河

実行モード

この MCP サーバーは 3 つの通信モードをサポートしています:

1. stdio モード（デフォルト）

stdio モードは標準入出力で通信し、Claude Desktop などの MCP クライアントとの統合に適しています。

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

2. SSE モード (Server-Sent Events)

SSE モードは HTTP ベースのイベントストリームを提供し、Web アプリケーションの統合に適しています。

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

接続エンドポイント: http://localhost:8000/sse

3. HTTP REST API モード

HTTP モードは標準の RESTful API インターフェースを提供し、さまざまなプログラミング言語からの呼び出しに適しています。

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

利用可能なエンドポイント:

• GET /health - ヘルスチェック

• GET /tools - 利用可能なツール一覧の取得

• POST /text-to-image - テキストから画像生成

• POST /image-composition - 画像合成

• POST /text-to-video - テキストから動画生成

• POST /image-to-video - 画像から動画生成

設定説明

環境変数の設定

Cherry Studio の設定

このサーバーを Cherry Studio の設定ファイルに追加します:

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 設定:

API ツールパラメータ

text_to_image (テキストから画像生成)

image_composition (画像合成)

text_to_video (テキストから動画生成)

image_to_video (画像から動画生成)

開発ガイド

テストの実行

pytest

サーバーの直接実行

python -m jimeng_mcp.server

よくある質問

A: .env ファイルの JIMENG_API_KEY が正しく設定されていることを確認し、API キーが有効で十分なクォータがあることを検証してください。

A: ネットワーク接続を確認し、API のベース URL にアクセスできるか検証し、ファイアウォールによる制限がないか確認してください。

A: 動画生成には数分かかる場合があります。サーバーは動画操作に対して自動的に長めのタイムアウト（10 分）を設定しています。より短い動画や低解像度での生成を検討してください。

A: Docker がインストールされ実行されていることを確認し、ポート 8001 が使用されていないか確認し、コンテナログを確認して問題を調査してください。

A: .env ファイルが正しく設定されていることを確認し、mcp list コマンドで MCP サーバーの状態を確認し、環境変数が正しく読み込まれていることを確認してください。

技術交流グループ

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• 微信: laohaibao2025

• メール: 75271002@qq.com

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License

MIT License

免責事項

本プロジェクトは学習および研究目的のみで提供されており、jimeng-free-api-all プロジェクトを基盤として構築されています。

重要な注意事項:

• ⚠️ 本プロジェクトはリバースインターフェースを使用しており、個人の学習・研究目的のみに限定されます

• ⚠️ 本プロジェクトを商業目的または外部サービス提供に使用することは禁止されています

• ⚠️ リバースインターフェースは公式の更新により利用できなくなる可能性があります。プロジェクトの更新にご注意ください

• ⚠️ 使用時は即梦 AI 公式のサービス利用規約と利用制限を遵守してください

• ⚠️ 本番環境でのデプロイには公式 API の使用を推奨します

関連プロジェクト

本プロジェクトは以下のオープンソースプロジェクトに依存し、感謝しています:

コア依存

• jimeng-free-api-all - 即梦 AI リバースインターフェース実装

  • 完全な画像・動画生成 API を提供

  • OpenAI 互換のインターフェース設計

  • Docker によるワンクリックデプロイに対応

  • オープンソースライセンス: GPL-3.0

技術フレームワーク

• モデルコンテキストプロトコル (MCP) - 統一された AI ツールプロトコル標準

• Python MCP SDK - MCP の Python 実装

• 即梦 AI - 基盤となる AI 生成サービス

特別な謝辞

• wwwzhouhui - jimeng-free-api-all プロジェクトの作者。安定した信頼性の高い即梦 AI リバースインターフェースを提供

• Anthropic - 強力な Claude AI と MCP プロトコルを開発

• 即梦 AI チーム - 優れた画像・動画生成機能を提供