Jimenggen MCP

即梦AI全能力生成MCP服务

  

即梦AI全能力生成MCP服务是一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI图像和视频生成工具，集成了火山引擎即梦AI(seedream model)的强大生成能力。

✨ 核心功能

🎨 图像生成

• 文生图3.1: 基于文本描述生成高质量图像
• 图生图3.0: 基于参考图片生成新图像
• 图片生成4.0: 最新版本的图像生成模型(计划中)

🎬 视频生成

• 视频生成3.0 Pro: 基于文本描述生成高质量视频

👗 图片换装

• 图片换装V2: 智能服装更换功能

🚀 快速开始

环境要求

• Node.js 18+
• TypeScript 5.7.2+

安装依赖

npm install

配置环境变量

创建 .env 文件并配置火山引擎API密钥：

JIMENG_ACCESS_KEY=your_access_key_here
JIMENG_SECRET_KEY=your_secret_key_here

构建项目

npm run build

运行测试

npm test

快速开始（quick start）

客户端配置（IDE）

在Claude、Trae、cursor等MCP客户端的MCP配置文件中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "jimenggen": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "jimenggen-mcp@1.1.2"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "your_access_key_here",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "your_secret_key_here==",
        "SEEDREAM_API_KEY": "your_seedream_api_key_here"// 火山引擎SEEDREAM模型 API密钥
      }
    }
  }
}

本地运行配置

{
  "mcpServers": {
    "jimenggen": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/jimenggen-mcp/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "JIMENG_ACCESS_KEY": "your_access_key_here",
        "JIMENG_SECRET_KEY": "your_secret_key_here"
      }
    }
  }
}

📋 可用工具

文生图 (text-to-image)

基于文本提示词生成图像，支持自定义宽高比和多种艺术风格。

参数:

• prompt: 图片生成提示词
• ratio: 图像宽高比，支持自定义
• style: 图片风格（写实、国潮、赛博朋克等）

图生图 (image-to-image)

基于参考图片生成新图像，支持风格迁移和内容编辑。

视频生成 (text-to-video)

基于文本描述生成高质量视频内容。

图片换装 (image-dressing)

智能服装更换功能，支持多种服装类型和保留选项。

🔧 技术架构

核心技术栈

• Runtime: Node.js + TypeScript
• 协议: Model Context Protocol (MCP)
• HTTP客户端: node-fetch
• 图像处理: sharp
• 数据验证: zod

项目结构

jimenggen-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts          # 主入口文件
│   └── test.ts           # 测试文件
├── build/                # 编译输出目录
├── package.json          # 项目配置
├── tsconfig.json         # TypeScript配置
└── README.md            # 项目文档

🔑 API配置

火山引擎即梦AI

本项目使用火山引擎即梦AI服务，需要配置以下参数：

• Endpoint: https://visual.volcengineapi.com
• Region: cn-north-1
• Service: cv

支持的模型

• jimeng_t2i_v31 - 文生图3.1
• jimeng_i2i_v30 - 图生图3.0
• jimeng_ti2v_v30_pro - 视频生成3.0 Pro
• dressing_diffusionV2 - 图片换装V2
• jimeng_t2i_v40 - 图片生成4.0

🎯 使用示例

文生图示例

// 生成一张赛博朋克风格的未来城市图像
await textToImage({
  prompt: "未来城市夜景，霓虹灯光，赛博朋克风格",
  ratio: { width: 1024, height: 768 },
  style: "赛博朋克"
});

图生图示例

// 基于现有图片生成新风格的图像
await imageToImage({
  prompt: "将这张照片转换为油画风格",
  imageUrl: "https://example.com/original.jpg",
  style: "油画"
});

🔍 调试信息

服务启动时会显示环境变量检查结果：

🔍 MCP服务器启动 - 环境变量检查:
📋 当前环境变量状态:
   JIMENG_ACCESS_KEY: ✅ 已设置 (长度:20)
   JIMENG_SECRET_KEY: ✅ 已设置 (长度:40)

📝 开发指南

添加新工具

1. 在 src/index.ts 中注册新的MCP工具
2. 实现对应的API调用函数
3. 更新类型定义和参数验证
4. 添加测试用例

扩展模型支持

1. 在 MODEL_MAPPING 中添加新模型映射
2. 在 API_CONFIG_MAPPING 中配置API参数
3. 实现对应的调用逻辑

🐛 故障排除

常见问题

1. API调用失败: 检查环境变量配置是否正确
2. 图片生成超时: 调整轮询间隔和最大尝试次数
3. 内存不足: 优化图片处理逻辑，使用流式处理

调试模式

设置 DEBUG=true 环境变量启用详细日志输出。

🤝 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目！

开发流程

1. Fork 项目
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建Pull Request

📄 许可证

本项目基于 MIT 许可证开源 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🙏 致谢

• 感谢火山引擎提供强大的即梦AI服务
• 感谢Model Context Protocol社区
• 感谢所有贡献者和用户

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 提交 GitHub Issue
• 发送邮件至项目维护者

版本历史

• v1.0.0: 初始版本，支持基础的文生图、图生图、视频生成和图片换装功能

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注意: 使用本服务需要遵守火山引擎即梦AI的服务条款和使用规范。