Universal Image MCP

通用图像MCP-用于克劳德桌面和MCP客户端的多提供商AI图像生成服务器

用于AI图像生成的通用MCP服务器 支持AWS Bedrock（Nova Canvas）、OpenAI（GPT Image、DALL-E）和Google Gemini（Imagen 4）。通过单个模型上下文协议接口使用多个AI模型生成、转换和编辑图像。

\ \ 

什么是通用图像MCP？

通用图像MCP是 模型上下文协议（MCP）服务器 其提供对多个AI图像生成提供商的统一访问。您是否正在使用 克劳德桌面版, 开发 IDE，或任何兼容MCP的客户端，此服务器允许您使用以下命令生成和转换图像：n

• AWS Bedrock -Amazon Nova Canvas用于企业级图像生成
• 开放人工智能 -GPT映像1.5、ChatGPT映像、DALL-E模型
• 谷歌双子座 -Gemini 2.5 Flash Image，Image 4，Image 4 Ultra

非常适合构建人工智能应用程序的开发人员、内容创建者以及需要通过单个界面对多个图像生成API进行编程访问的任何人。

输出示例

使用此MCP服务器对不同模型生成的架构图进行比较：

StyleModelOutputTechnical DiagramOpenAI gpt-image-1.5Technical DiagramGoogle gemini-2.5-flash-imageTechnical DiagramAWS amazon.nova-canvas-v1:03D Clay ArtGoogle gemini-2.5-flash-image3D Clay ArtOpenAI gpt-image-1.53D Clay ArtAWS amazon.nova-canvas-v1:0

查看已使用的提示

技术图提示：

Technical architecture diagram of a Universal Image MCP Server system. The diagram shows:

Top layer: MCP Client (Claude Desktop, Kiro IDE) connecting via Model Context Protocol

Middle layer: Universal Image MCP Server (FastMCP) with three main components:
1. Server Module (server.py) - handles list_models, generate_image, transform_image, prompt_guide tools
2. Provider Module (providers.py) - manages lazy initialization and provider abstraction
3. Configuration - environment variables for ENABLE_AWS, ENABLE_OPENAI, ENABLE_GEMINI

Bottom layer: Three provider boxes side by side:
- AWS Bedrock (boto3) - Amazon Nova Canvas, with AWS credentials and region config
- OpenAI API - GPT Image 1.5, ChatGPT Image Latest, with API key
- Google Gemini API - Gemini 2.5 Flash, Imagen 4, with API key

Data flow arrows showing:
- Client sends tool requests to Server
- Server routes to appropriate Provider based on model_id
- Providers make API calls to their respective services
- Image data flows back through the chain

Clean, professional software architecture diagram style with boxes, arrows, and labels. Use blue and gray color scheme. Modern technical documentation aesthetic. Isometric or layered view showing clear separation of concerns.

3D粘土艺术提示：

Same technical architecture content as above, but rendered in:

3D clay art style with soft rounded shapes, pastel colors, cute minimalist aesthetic, soft studio lighting, clean composition with depth and shadows.

*注：使用3D粘土艺术版本 s3tablearch.png 作为风格指导的参考图像。*

主要特点

• 🔄 多提供商支持 -在AWS Bedrock、OpenAI和Google Gemini之间无缝切换
• 🚀 动态模型发现 -自动从每个提供程序API获取最新的可用模型
• ⚡ 延迟初始化 -提供商客户端仅在需要最佳性能时加载
• 🎨 参考图像支持 -基于现有图像样式生成新图像
• 📐 可配置尺寸 -支持的AI模型的自定义宽度/高度
• 📚 内置提示指南 -编写有效图像生成提示的最佳实践
• 🔌 MCP协议 -适用于Claude Desktop、Kiro IDE和所有MCP兼容客户端
• 🐍 Python 3.11+ -具有类型提示和异步支持的现代Python

快速启动安装

通过pip安装：

pip install universal-image-mcp

或与uvx一起使用（建议用于MCP服务器）：

uvx universal-image-mcp@latest

MCP服务器配置

适用于克劳德桌面

添加到您的Claude Desktop MCP配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "universal-image-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["universal-image-mcp@latest"],
      "env": {
        "ENABLE_AWS": "true",
        "AWS_PROFILE": "default",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        
        "ENABLE_OPENAI": "true",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        
        "ENABLE_GEMINI": "true",
        "GEMINI_API_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

适用于Kiro IDE

添加 ~/.kiro/settings/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "universal-image-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["universal-image-mcp@latest"],
      "env": {
        "ENABLE_AWS": "true",
        "ENABLE_OPENAI": "true",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "ENABLE_GEMINI": "true",
        "GEMINI_API_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

获取API密钥和凭据

在使用此MCP服务器之前，您需要获取要使用的提供商的凭据。

AWS基岩设置

AWS Bedrock使用您的本地AWS凭据。您有几个选择：

1. AWS CLI配置 （推荐）

- 安装 AWS-CLI - 跑 aws configure 并提供您的访问密钥、密钥和地区 - 官方指南： AWS CLI配置

1. AWS凭据文件

- 创建 ~/.aws/credentials 使用您的访问密钥 - 创建 ~/.aws/config 使用您的地区设置 - 官方指南： 共享配置和凭据文件

1. 环境变量

- 集 AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY，以及 AWS_REGION - 官方指南： AWS CLI身份验证

获取AWS访问密钥：

• 登录到 AWS控制台
• 导航到IAM→ 用户→ 用户→ 安全证书
• 在“访问密钥”下创建新的访问密钥
• 确保您的IAM用户具有Bedrock的权限（例如。， AmazonBedrockFullAccess 政策）

OpenAI API密钥

1. 创建OpenAI帐户

- 访问 OpenAI平台 - 注册或登录您的帐户

1. 生成API密钥

- 首选 API密钥页 - 点击“创建新密钥” - 为其命名（可选） - 立即复制密钥（您将无法再次看到它）

1. 添加账单信息

- OpenAI需要支付信息才能使用API - 导航至 计费 添加付款详细信息

官方文件： OpenAI快速入门指南

Google Gemini API密钥

1. 获取Gemini API密钥

- 访问 谷歌AI工作室 - 使用您的Google帐户登录 - 单击“获取API密钥”或“创建API密钥” - 创建新项目或选择现有项目 - 复制API密钥

1. 备选方案：Google Cloud API密钥

- 对于生产用途，您可以使用 谷歌云上的顶点AI - 这提供了更多的企业功能和计费控制

官方文件： Gemini API快速启动

环境变量

VariableRequiredDescriptionENABLE_AWSNoEnable AWS Bedrock provider (true/false, default: false)AWS_PROFILENoAWS profile name (default, SSO, or named profile)AWS_REGIONNoAWS region (default: us-east-1)ENABLE_OPENAINoEnable OpenAI provider (true/false, default: false)OPENAI_API_KEYIf OpenAI enabledOpenAI API key from platform.openai.comENABLE_GEMININoEnable Google Gemini provider (true/false, default: false)GEMINI_API_KEYIf Gemini enabledGoogle Gemini API key from Google AI Studio

API参考资料-MCP工具

list_models（）

列出所有可用的AI图像生成模型 来自已启用的提供商。模型是从每个提供者的API动态获取的，不推荐使用的模型会自动过滤。

退货：与兼容的型号ID格式化列表 generate_image() 和 transform_image()

示例模型:

• AWS： amazon.nova-canvas-v1:0
• OpenAI： gpt-image-1.5, chatgpt-image-latest
• 双子座： models/gemini-2.5-flash-image, models/imagen-4.0-generate-001

generate_image（提示、model_id、输出路径、引用图像、宽度、高度）

根据文本提示生成AI图像 使用任何支持的模型。

ParameterRequiredDefaultDescriptionpromptYes-Detailed text description of the image. Be specific about subject, style, lighting, colors, composition, and mood.model_idYes-Model ID from list_models(). Examples: amazon.nova-canvas-v1:0, gpt-image-1.5, models/gemini-2.5-flash-imageoutput_pathYes-File path to save the generated image. Parent directories created automatically.reference_imageNoNonePath to reference image for style/content guidancewidthNo1024Image width in pixels. Note: Some models only support specific sizes.heightNo1024Image height in pixels. Note: Some models only support specific sizes.

transform_image（图像路径、提示、模型id、输出路径）

转换和编辑现有图像 使用基于文本提示的人工智能修改。

ParameterRequiredDescriptionimage_pathYesPath to source image to transform (PNG, JPEG, etc.)promptYesAI transformation instructions (e.g., "Make it black and white", "Add a rainbow", "Convert to watercolor style")model_idYesModel ID from list_models()output_pathYesFile path to save the transformed image

用例：图像编辑、风格转换、人工智能照片处理、艺术转换

prompt_guide（）

获得AI提示工程最佳实践 用于图像生成。返回涵盖以下内容的全面指南：

• 提示结构（主题+细节+风格+灯光+意境+构图）
• 具体描述与一般描述
• 风格、灯光和情绪关键字
• 不同用例的示例提示

支持的AI图像模型

所有模型都是动态发现的。使用 list_models() 查看当前选项。

AWS基岩模型

• 亚马逊Nova画布 (amazon.nova-canvas-v1:0)-企业级图像生成，支持文本和图像输入

OpenAI模型

• GPT映像1.5 (gpt-image-1.5)-最新的OpenAI图像生成模型
• ChatGPT映像最新 (chatgpt-image-latest)-ChatGPT集成图像生成

谷歌双子座模型

• Gemini 2.5闪光图像 (models/gemini-2.5-flash-image)-快速、高效的图像生成
• Gemini 3 Pro图片 (models/gemini-3-pro-image-preview)-高级图像生成功能
• 图4 (models/imagen-4.0-generate-001)-谷歌最先进的图像模型
• 图像4 Ultra (models/imagen-4.0-ultra-generate-001)-最高质量的Imagen模型
• 图4快速 (models/imagen-4.0-fast-generate-001)-速度优化

用例

• 人工智能应用开发 -将多个图像生成提供商集成到您的应用程序中
• 内容创作 -生成营销材料、社交媒体内容、插图
• 原型与设计 -快速可视化概念和设计思路
• 图像编辑自动化 -使用AI批量处理和转换图像
• 研究与实验 -比较不同AI模型的输出
• Claude桌面工作流 -通过图像生成增强克劳德对话
• 开发者工具 -构建与MCP兼容的工具和扩展

贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。对于重大更改，请先打开一个问题来讨论您想要更改的内容。

相关项目

• 模型上下文协议 -MCP官方文件
• 克劳德桌面版 -支持MCP的AI助手
• FastMCP -用于构建MCP服务器的Python框架

关键词

mcp-server image-generation ai-images aws-bedrock openai google-gemini claude-desktop imagen nova-canvas python fastmcp model-context-protocol ai-art text-to-image image-transformation

许可证

麻省理工学院