Image Generation

谷歌图像生成MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，使用谷歌的Gemini模型提供图像生成功能。此服务器包括一个强大的管道，用于在生成图像之前验证和增强提示。

特性

• 评估：检查用户的提示是否足够描述性，以便生成高质量的图像。
• 增强：自动重写和改进提示，以遵循图像生成模型的最佳实践。
• 执行：使用 gemini-3-pro-image-preview 模型生成图像。
• 基于任务的工作流：实现MCP任务接口，用于处理长时间运行的操作。

先决条件

• Node.js（建议使用v18或更高版本）
• 包子 （用于建筑和运行）
• 启用Gemini API的谷歌云项目
• API Gemini API密钥

安装

1. 克隆存储库：

   git clone 
   cd google-image-generation-mcp

1. 安装依赖项：

   bun install

1. 构建项目：

   bun run build

配置

您需要设置 GOOGLE_API_KEY 环境变量。

此外，您可以启用实验 任务API 通过设置 ENABLE_TASKS=true。默认情况下，服务器使用标准的MCP工具API。

• GOOGLE_API_KEY：您的Google Gemini API密钥。
• ENABLE_TASKS：（可选）设置为 true 以启用用于异步图像生成的实验任务API。

与Claude Desktop一起使用

将以下配置添加到您的 claude_desktop_config.json 文件（通常位于 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 在Windows上）：

{
  "mcpServers": {
    "google-image-generation": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/absolute/path/to/google-image-generation-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

确保更换 /absolute/path/to/google-image-generation-mcp 使用克隆存储库的实际路径。

用法

此服务器公开了一个名为的MCP工具 generate_image MCP客户端（如Claude）可以使用它。

默认情况下，此工具使用标准MCP工具API（同步）。如果启用任务API(ENABLE_TASKS=true)，另一个实验版本 generate_image 将支持异步执行和状态轮询。

当您要求模型生成图像时，服务器将：

1. 评估 你的提示，以确保它足够详细。
2. 增强 提示您针对图像生成模型对其进行优化。
3. 执行 生成图像的精细提示。

该工具使用 gemini-3-pro-image-preview 模型，需要描述性提示。如果您的提示过于模糊，该工具将返回一个错误，建议您提供更多详细信息。

输出

生成的图像保存在 generated_images 服务器工作目录中的目录。该工具返回base64编码的图像数据和保存图像的文件路径。

原理

服务器遵循 Triple E（EEE）工作流程 为了确保高质量的图像生成：

workflow

1. 评估：使用快速检查 gemini-3-flash-preview 以确定提示是否足够描述性。如果没有，它会返回反馈，要求提供更多详细信息。
2. 增强：如果有效，提示将由专家提示工程师模型重写（也 gemini-3-flash-preview)包括基于既定最佳实践的照明、构图和风格的细节。
3. 执行：精炼提示发送至 gemini-3-pro-image-preview 以生成最终图像。

模型使用

• 评估和增强: gemini-3-flash-preview -选择速度和推理能力。
• 执行: gemini-3-pro-image-preview -谷歌最先进的图像生成模型。

发展

要在开发模式下运行服务器（如果您有支持它的设置）或重建：

bun run build
bun run start

许可证

ISC