ModelScope 图像生成 MCP
一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，集成了 ModelScope 的图像生成功能，通过聊天界面实现无缝的 AI 图像创建和模型发现。
功能特性
- 🔍 模型发现：使用关键词搜索和探索 ModelScope 上的模型，支持高级筛选选项
- 🎨 文本生成图像：使用最先进的模型从文本描述生成高质量图像
- 🖼️ 图像转换图像：基于文本提示转换现有图像，实现创意编辑
- 📊 模型分析：按热度、下载量或修改日期对模型进行排序
- 🚀 简单集成：与支持 MCP 的聊天客户端无缝集成
可用工具
模型搜索工具
🔍 search_models - 搜索和发现 ModelScope 上的模型
| 参数 | 类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|---|
query | string | 搜索关键词 | "Flux", "SDXL", "" |
task | string | 按任务类型筛选（可选） | "text-to-image" |
libraries | string | 按库类型筛选（可选） | "LoRA" |
sort | string | 排序方式（可选） | "DownloadsCount", "StarsCount", "GmtModified" |
limit | integer | 结果数量 (1-30)（可选） | 10 |
图像生成工具
🎨 generate_image_url_from_text - 从文本描述创建图像
| 参数 | 类型 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|
description | string | 图像生成的文本提示 | 必需 |
model | string | 默认使用的模型 ID | "Qwen/Qwen-Image" |
✍️ generate_image_url_from_text_and_image_url - 转换现有图像
| 参数 | 类型 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|
description | string | 图像转换的文本提示 | 必需 |
image_url | string | 输入图像的 URL | 必需 |
model | string | 默认使用的模型 ID | "black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev" |
热门可用模型
- 文本生成图像：
Qwen/Qwen-Image（默认） - 图像转换图像：
black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev（默认） - 还有 10000+ 模型可通过 ModelScope 平台获得！
配置
步骤 1：获取 API 密钥
从 ModelScope API 密钥 获取您的 API 密钥以访问 API。
步骤 2：配置 MCP 客户端
将以下配置添加到您的 MCP 客户端（例如，Cherry Studio、Claude Desktop）：
{
"MS-ImgGen-MCP": {
"command": "uvx",
"args": ["ms_image_gen_mcp@latest"],
"env": {
"MODELSCOPE_API_KEY": "YOUR_MODELSCOPE_API_KEY"
}
}
}开发者
前置要求
- Python 3.11+：运行 MCP 服务器所需
- ModelScope API 密钥：从 ModelScope 获取 API 访问权限
- Node.js（可选）：MCP Inspector 调试所需
安装
通过 pip 安装软件包：
pip install ms-image-gen-mcp使用 MCP Inspector 调试
用于开发和调试，使用 MCP Inspector：
npx @modelcontextprotocol/inspector -e MODELSCOPE_API_KEY=YOUR_MODELSCOPE_API_KEY python -m ms_image_gen_mcp版本历史
| 版本 | 更改内容 |
|---|---|
| 1.2.0 | 转换为异步 API |
| 1.1.0 | 添加模型搜索和图像到图像生成 |
| 1.0.0 | 初始发布，支持文本到图像生成 |