shinpr/mcp-image
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自動プロンプト最適化と高品質プリセットを備えたAI画像生成・編集のためのMCPサーバー。Nano Banana(Gemini)、OpenAI GPT Image、BytePlus Seedreamをサポートしています。
概要
Codex、Cursor、Claude Code、または任意のMCPクライアントから画像を生成・編集できます。MCP-imageは、リクエストを送信する前に視覚的な方向性を加えてくれます。 既存のイメージでどの画像を作成すべきか、何を変えるべきか、そしてそれが何のために使うかを指示してください。結果はディスクに保存され、アシスタントに返されます。 画像を生成する前に、mcp-imageは短いリクエストをより具体的なプロンプトに書き換えます。求めた内容を保持し、構図、照明、カメラアングルなどの詳細を埋めます。詳細を多く提供すればするほど、変更は少なくなります。 「レシピサイト用のローストチキンディナーの写真。ちゃんと調理されたように見えるし、彫りの途中でジューシーがわかるようにしてほしい。」 "...美しく焼き上げられた丸鶏が、素朴な木製のまな板の上に置かれている。片足は部分的に彫られており、彫刻ナイフの周りに...彫られた鶏に集中している。
概要（AI 翻訳）
Codex、Cursor、Claude Code、または任意のMCPクライアントから画像を生成・編集できます。MCP-imageは、リクエストをGemini、OpenAI、またはBytePlus Seedreamに送信する前に視覚的な方向性を追加します。
既存のイメージでどの画像を作成すべきか、何を変えるべきか、そしてそれが何のために使うかを指示してください。結果はディスクに保存され、アシスタントに返されます。
それが何をするのか
画像を生成する前に、mcp-imageは短いリクエストをより具体的なプロンプトに書き換えます。求めた内容を保持し、構図、照明、カメラアングルなどの詳細を埋めます。詳細を多く提供すればするほど、変更は少なくなります。
あなたは尋ねます:
「レシピサイト用のローストチキンディナーの写真。実際に調理されたように見え、彫りの途中でジューシーな部分がわかるように見えるべきです。」
mcp-imageは画像モデルに送信します:
"…焼きたての丸鶏が素朴で味付けされた木製の彫刻板の上に置かれている。鶏肉は深くブロンズ化し、水ぶくれができ、カリッとした皮…部分的に切り刻まれ、片方の胸肉がきれいに切り開かれ**、柔らかく熱々の白身肉が自然な汁で輝き**がわずかにボードに溜まっているのが見える…
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
MCP Image Generator 🍌
Generate and edit images from Codex, Cursor, Claude Code, or any MCP client. mcp-image adds visual direction to your request before sending it to Gemini, OpenAI, or BytePlus Seedream.
Tell it what image to create or what to change in an existing image, and what it is for. The result is saved to disk and returned to your assistant.
What It Does
Before generating an image, mcp-image rewrites short requests into more specific prompts. It keeps what you asked for and fills in details such as composition, lighting, and camera angle. The more detail you provide, the less it changes.
You ask:
“A photo of a roast chicken dinner for a recipe site. It should look like it was actually cooked, and it should be partway through being carved so you can tell how juicy it is.”
mcp-image sends to the image model:
“… a freshly roasted whole chicken resting on a rustic, seasoned wooden carving board. The chicken features deeply bronzed, blistered, and crispy skin … It is partway carved, with one breast cleanly sliced open to reveal tender, steaming-hot white meat glistening with natural juices pooling slightly onto the board … shallow depth of field with a softly blurred background.”
Generated with Gemini using the default fast quality preset.
What carried through:
for a recipe site: one clear subject, with everything else kept subordinateactually cooked: blistered, uneven browning, rising steam, and drippings on the knifepartway through being carved: one breast sliced open, with the cut piece still resting against the birdhow juicy it is: juices pooling on the board and shallow depth of field around the cut
Quick Start
You need Node.js 22 or later, an MCP-compatible client, and an API key for one image provider.
1. Get an API key
All three providers generate and edit images. Gemini is the default and requires the least configuration.
| Provider | Image size | Output format | Setup |
|---|---|---|---|
| Gemini (default) | 1K, 2K, 4K | Automatic | Get a key, then set GEMINI_API_KEY |
インストール
npx -y mcp-image設定
{
"mcpServers": {
"mcp-image": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-image"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here",
"IMAGE_OUTPUT_DIR": "/absolute/path/to/images"
}
}
}
}