使用说明

Gemini映像MCP服务器

功能强大的MCP服务器，用于使用Google的Gemini API进行图像分析、生成和编辑

安装 • 用法 • api参考 • 例子

✨ 特性

🖼️ 图像分析 -使用Gemini 2.5 Flash分析URL或本地文件中的图像
🎨 图像生成 -根据文本提示生成高质量图像
✏️ 图像编辑 -使用自然语言指令编辑现有图像
🔍 自定义提示 -根据具体分析需求使用系统和用户提示
🚀 高性能 -采用Rust构建，速度和可靠性高
🛡️ 稳健的错误处理 -全面的错误处理和验证
📡 MCP协议 -与MCP兼容客户端无缝集成
🌐 多格式支持 -JPEG、PNG、GIF、WebP等

🚀 快速开始

使用npx（推荐）

npx @ikamman/gemini-image-mcp --gemini-api-key "your-api-key"

全球安装

npm install -g @ikamman/gemini-image-mcp
gemini-image-mcp --help

📦 安装

先决条件

Gemini API密钥: 在这里买一个
Node.js：14+（用于npm安装）
锈：1.70+（用于从源代码构建）

选项1：通过npm安装（使用cargo dist自动安装）

npm install -g @ikamman/gemini-image-mcp

选项2：从源代码构建

git clone https://github.com/ikamman/gemini-image-mcp.git
cd gemini-image-mcp
cargo build --release

🔧 配置

使用以下方法之一设置Gemini API密钥：

环境变量

export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

命令行参数

gemini-image-mcp --gemini-api-key "your-api-key"

使用.env文件

echo "GEMINI_API_KEY=your-api-key-here" > .env

📖 用法

作为MCP服务器

服务器通过stdio上的JSON-RPC进行通信：

gemini-image-mcp

与Claude Desktop集成

使用npx（无需安装）

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ikamman/gemini-image-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

使用全局安装

首次全局安装：

npm install -g @ikamman/gemini-image-mcp

然后添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image-mcp": {
      "command": "gemini-image-mcp",
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

替代方案：使用完整路径

为了提高可靠性，您可以使用完整的npx路径：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image-mcp": {
      "command": "/usr/local/bin/npx",
      "args": ["@ikamman/gemini-image-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

手动测试

# Test image analysis
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"analyze_image","arguments":{"image_source":"https://example.com/image.jpg","user_prompt":"What do you see?"}}}' | gemini-image-mcp

# Test image generation
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"generate_image","arguments":{"user_prompt":"A sunset over mountains","output_path":"./sunset.png"}}}' | gemini-image-mcp

🔗 api参考

🔍 `analyze_image`

使用谷歌的Gemini API分析图像。

参数：

image_source （必需）-图像URL或本地文件路径
system_prompt （可选）-分析系统说明
user_prompt （可选）-分析问题（默认：“为这张图片添加标题。”）

例子：

{
  "image_source": "https://example.com/photo.jpg",
  "system_prompt": "You are a professional photographer.",
  "user_prompt": "Analyze the composition and lighting of this image."
}

🎨 `generate_image`

根据文本描述生成图像。

参数：

user_prompt （必填）-要生成的图像的描述
output_path （必填）-图像应保存的路径
system_prompt （可选）-附加生成指南

例子：

{
  "user_prompt": "A cyberpunk cityscape at night with neon lights",
  "output_path": "./generated_city.png",
  "system_prompt": "Create a high-quality, detailed image."
}

✏️ `edit_image`

使用自然语言指令编辑现有图像。

参数：

image_source （必需）-源图像URL或文件路径
user_prompt （必填）-编辑说明
output_path （必填）-编辑图像的路径
system_prompt （可选）-其他编辑指南

例子：

{
  "image_source": "./my_photo.jpg",
  "user_prompt": "Add a vintage filter and increase the warmth",
  "output_path": "./edited_photo.jpg"
}

💡 例子

图像分析示例

# Analyze a webpage screenshot
gemini-image-mcp analyze "https://example.com/screenshot.png" "What UI elements do you see?"

# Analyze a local photo
gemini-image-mcp analyze "./vacation.jpg" "Describe the location and activities"

# Technical analysis
gemini-image-mcp analyze "./chart.png" "Extract the key data points and trends"

图像生成示例

# Generate artwork
gemini-image-mcp generate "Abstract watercolor painting of a forest" "./forest.png"

# Generate technical diagrams
gemini-image-mcp generate "Network architecture diagram showing microservices" "./diagram.png"

# Generate marketing assets
gemini-image-mcp generate "Modern logo for a tech startup, minimalist design" "./logo.png"

图像编辑示例

# Basic editing
gemini-image-mcp edit "./portrait.jpg" "Remove the background" "./portrait_nobg.png"

# Style changes
gemini-image-mcp edit "./photo.jpg" "Convert to black and white with high contrast" "./photo_bw.jpg"

# Object manipulation
gemini-image-mcp edit "./room.jpg" "Add a plant in the corner" "./room_with_plant.jpg"

🏗️ 支持的图像格式

格式	扩展	分析	生成	编辑
JPEG	`.jpg`, `.jpeg`	✅	✅	✅
PNG	`.png`	✅	✅	✅
GIF	`.gif`	✅	❌	✅
WebP	`.webp`	✅	❌	✅

⚡ 性能和限制

图像大小：每张图像高达20MB
并发请求：通过异步Rust运行时处理
速率限制：遵循Gemini API费率限制
响应时间：通常为2-10秒，具体取决于图像大小和复杂性

🛠️ 发展

从源头构建

git clone https://github.com/your-username/gemini-image-mcp.git
cd gemini-image-mcp
cargo build --release

运行测试

cargo test

使用样本图像进行测试

cargo test -- --nocapture

项目结构

gemini-image-mcp/
├── src/
│   ├── main.rs              # Application entry point
│   ├── jsonrpc.rs          # JSON-RPC handler
│   ├── gemini_client.rs    # Gemini API client
│   ├── image_service.rs    # Image processing service
│   ├── validation.rs       # Input validation
│   └── error.rs            # Error handling
├── test/                   # Sample images for testing
├── Cargo.toml              # Rust dependencies & cargo-dist config
└── .github/workflows/      # Automated CI/CD with cargo-dist

🤝 贡献

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分叉存储库
创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
打开拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

🆘 故障排除

常见问题

❌ “缺少GEMINI_API_KEY”

export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

❌ URL的“找不到图像”

确保URL可公开访问
检查您的互联网连接
验证是否支持图像格式

❌ 安装npm后“找不到二进制文件”

尝试重新安装： npm uninstall -g @ikamman/gemini-image-mcp && npm install -g @ikamman/gemini-image-mcp
二进制文件由货物分配系统自动管理

❌ 速率限制错误

请稍候，然后重试
考虑在客户机中实现指数回退

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模型上下文协议 -卓越的MCP标准
谷歌双子座 -强大的人工智能能力
Rust MCP SDK -对于Rust实现

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使用npx（推荐）

全球安装

📦 安装

先决条件

选项1：通过npm安装（使用cargo dist自动安装）

选项2：从源代码构建

🔧 配置

环境变量

命令行参数

使用.env文件

📖 用法

作为MCP服务器

与Claude Desktop集成

使用npx（无需安装）

使用全局安装

替代方案：使用完整路径

手动测试

🔗 api参考

🔍 analyze_image

🎨 generate_image

✏️ edit_image

💡 例子

图像分析示例

图像生成示例

图像编辑示例

🏗️ 支持的图像格式

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从源头构建

运行测试

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🎨 `generate_image`

✏️ `edit_image`