Servidor MCP de Amazon Bedrock

Un servidor de Protocolo de control de modelos (MCP) que se integra con el modelo Nova Canvas de Amazon Bedrock para la generación de imágenes de IA.

Características

• Generación de imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto utilizando el modelo Nova Canvas de Amazon

• Control avanzado mediante indicaciones negativas para refinar la composición de la imagen

• Opciones de configuración flexibles para las dimensiones y la calidad de la imagen

• Generación de imágenes deterministas con control de semillas

• Validación de entrada robusta y manejo de errores

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Prerrequisitos

1. Cuenta activa de AWS con acceso al modelo Amazon Bedrock y Nova Canvas

2. Credenciales de AWS configuradas correctamente con los permisos necesarios

3. Node.js versión 18 o posterior

Instalación

Configuración de credenciales de AWS

El servidor requiere credenciales de AWS con los permisos adecuados de Amazon Bedrock. Configúrelas mediante uno de los siguientes métodos:

1. Variables de entorno:

   export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
   export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key
   export AWS_REGION=us-east-1  # or your preferred region

2. Archivo de credenciales de AWS ( ~/.aws/credentials ):

   [the_profile_name]
   aws_access_key_id = your_access_key
   aws_secret_access_key = your_secret_key

   Variable de entorno para el perfil activo:

   export AWS_PROFILE=the_profile_name

3. Rol de IAM (cuando se implementa en la infraestructura de AWS)

Integración de escritorio de Claude

Para integrarse con Claude Desktop, agregue la siguiente configuración a su archivo de configuración:

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "amazon-bedrock": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@zxkane/mcp-server-amazon-bedrock"
      ],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your_profile_name",         // Optional, only if you want to use a specific profile
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your_access_key",     // Optional if using AWS credentials file or IAM role
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your_secret_key", // Optional if using AWS credentials file or IAM role
        "AWS_REGION": "us-east-1"                   // Optional, defaults to 'us-east-1'
      }
    }
  }
}

Herramientas disponibles

generar_imagen

Crea imágenes a partir de descripciones de texto utilizando el modelo Nova Canvas de Amazon Bedrock.

Parámetros

• prompt (obligatoria): Texto descriptivo de la imagen deseada (1-1024 caracteres)

• negativePrompt (opcional): Elementos a excluir de la imagen (1-1024 caracteres)

• width (opcional): Ancho de la imagen en píxeles (predeterminado: 1024)

• height (opcional): altura de la imagen en píxeles (predeterminado: 1024)

• quality (opcional): Nivel de calidad de imagen: "estándar" o "premium" (predeterminado: "estándar")

• cfg_scale (opcional): Intensidad de adherencia rápida (1,1-10, valor predeterminado: 6,5)

• seed (opcional): Semilla de generación para reproducibilidad (0-858993459, predeterminado: 12)

• numberOfImages (opcional): tamaño del lote para la generación (1-5, predeterminado: 1)

Ejemplo de implementación

const result = await callTool('generate_image', {
  prompt: "A serene mountain landscape at sunset",
  negativePrompt: "people, buildings, vehicles",
  quality: "premium",
  cfg_scale: 8,
  numberOfImages: 2
});

Pautas de indicaciones

Para obtener resultados óptimos, evite usar frases negativas ("no", "no", "sin") en la solicitud principal. En su lugar, mueva estos elementos al parámetro negativePrompt ". Por ejemplo, en lugar de usar "un paisaje sin edificios" en la solicitud, use "edificios" en " negativePrompt ".

Para obtener instrucciones de uso detalladas, consulte la documentación de Nova Canvas .

Desarrollo

Para configurar y ejecutar el servidor en un entorno local:

git clone https://github.com/zxkane/mcp-server-amazon-bedrock.git
cd mcp-server-amazon-bedrock
npm install
npm run build

Consideraciones de rendimiento

El tiempo de generación se ve afectado por la resolución ( width y height ), numberOfImages y la configuración quality . Al usar valores más altos, tenga en cuenta las posibles implicaciones de tiempo de espera en su implementación.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.