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图像生成服务器

一个封装Flux图像生成API的MCP服务器，提供文本生成图像、图像生成图像、修复和结构化控制功能。

  • by jmanhype
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在 GitHub 查看 jmanhype/mcp-flux-studio

使用说明

mcp通量工作室

包装Flux图像生成API的MCP服务器。将文本显示为图像，图像显示为图像、修复和结构控制（canny/depth/state）作为标准输入上的MCP工具。服务器本身是TypeScript；它会输出到Python CLI(fluxcli.py)用于实际的API调用。

它的作用

接收MCP工具调用，构建命令行参数，生成 python3 fluxcli.py <subcommand> ... 并返回输出。需要a BFL_API_KEY 用于Flux API和Flux CLI的本地副本。

状态

地区 州
MCP传输 stdio
语言 TypeScript（服务器）+Python（CLI包装器）
焊剂型号 焊剂1.1-pro、焊剂1-pro、焊剂1-dev、焊剂.1.1-ultra
测试 Jest，2个测试文件
IDE测试 Cursor v0.45.7+，Windsurf/Codeium Wave 3+
npm包 flux-mcp-server v1.0.0
许可证 麻省理工学院

MCP工具

工具 必需参数 可选参数 输出
generate prompt model, aspect_ratio, width, height, output 生成的图像路径
img2img image, prompt, name model, strength (0-1), width, height, output 转换后的图像路径
inpaint image, prompt mask_shape （圆形/矩形）， position （中心/地面）， output 内嵌图像路径
control type （精明/深度/姿势）， image, prompt steps (1-100), guidance, output 受控图像路径

宽度和高度验证范围为256-2048。

设置

通过史密瑟里

npx -y @smithery/cli install @jmanhype/mcp-flux-studio --client claude

手册

git clone https://github.com/jmanhype/mcp-flux-studio.git
cd mcp-flux-studio
npm install
npm run build
npm start

环境变量

变量 必填 描述
BFL_API_KEY 是 Flux API键
FLUX_PATH 否 Flux CLI安装路径（默认： /Users/speed/CascadeProjects/flux)
VIRTUAL_ENV 否 如果设置，则使用 $VIRTUAL_ENV/bin/python 而不是 python3

IDE配置

光标：设置>功能>MCP。支持stdio和SSE。

风帆/Codeium：编辑 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

建筑

src/
  index.ts   — MCP server, tool handlers, Python process spawning
  types.ts   — TypeScript interfaces for tool arguments
  cli/
    fluxcli.py — Python CLI that calls the Flux API (not in this repo's src)
tests/
  server.test.ts
  types.test.ts

局限性

  • 每次调用工具时都会调用Python；每次调用都会生成一个新进程
  • 默认值 FLUX_PATH 被硬编码到本地目录
  • Flux API没有连接池或请求队列
  • MCP响应中未返回图像预览，仅返回文件路径
  • 这 ControlType 类型被引用但未导入 index.ts
  • 生成过程中没有进度报告

依赖项

包装 版本 用途
@modelcontextprotocol/sdk ^0.1.0 MCP服务器协议
dotenv ^16.0.3 环境变量加载
typescript ^5.0.3 构建工具链
jest ^29.5.0 试运行器

许可证

麻省理工学院

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