复制通量 MCP

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Replicate Flux MCP是一款先进的模型上下文协议 (MCP) 服务器，可帮助 AI 助手生成高质量的图像和矢量图形。它通过 Replicate API 利用Black Forest Labs 的 Flux Schnell 模型（用于光栅图像）和Recraft 的 V3 SVG 模型（用于矢量图形）。

📑 目录

🚀 入门与集成

设置过程

获取复制 API 令牌
- 在Replicate注册
- 在您的帐户设置中创建 API 令牌
选择您的集成方法
- 根据您首选的 MCP 客户端，遵循以下集成选项之一
让你的AI助手生成图像
- 简单地自然地问：“你能生成一张日落时宁静的山景图像吗？”
- 或者更具体一点：“请创作一幅描绘宁静山景的图像，前景中有一个倒映着夕阳色彩的湖泊。”
探索高级功能
- 尝试不同的参数设置以获得定制结果
- 使用generate_svg进行 SVG 生成实验
- 使用批量图像生成或变体生成功能

光标集成

方法 1：使用 mcp.json

在您的项目目录中创建或编辑.cursor/mcp.json文件：

{
  "mcpServers": {
    "replicate-flux-mcp": {
      "command": "env REPLICATE_API_TOKEN=YOUR_TOKEN npx",
      "args": ["-y", "replicate-flux-mcp"]
    }
  }
}

将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌
重新启动 Cursor 以应用更改

方法二：手动模式

打开 Cursor 并转到“设置”
导航到“MCP”或“模型上下文协议”部分
单击“添加服务器”或同等按钮
在相应的字段中输入以下命令：

env REPLICATE_API_TOKEN=YOUR_TOKEN npx -y replicate-flux-mcp

将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌
保存设置并根据需要重新启动 Cursor

Claude 桌面集成

在您的配置目录中创建或编辑mcp.json文件：

{
  "mcpServers": {
    "replicate-flux-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "replicate-flux-mcp"],
      "env": {
        "REPLICATE_API_TOKEN": "YOUR TOKEN"
      }
    }
  }
}

将YOUR_TOKEN替换为您的实际复制 API 令牌
重新启动 Claude Desktop 以应用更改

Smithery 集成

此 MCP 服务器可作为 Smithery 上的托管服务使用，您无需设置自己的服务器即可使用它。

访问Smithery并创建一个帐户（如果您没有帐户）
导航至Replicate Flux MCP 服务器页面
单击“添加到工作区”将服务器添加到您的 Smithery 工作区
配置您的 MCP 客户端（Cursor、Claude Desktop 等）以使用您的 Smithery 工作区 URL

有关将 Smithery 与 MCP 客户端结合使用的更多信息，请访问Smithery 文档。

Glama.ai集成

该 MCP 服务器也可作为 Glama.ai 上的托管服务使用，提供无需本地设置即可使用的另一种选择。

访问Glama.ai并创建一个帐户（如果您还没有帐户）
前往复制 Flux MCP 服务器页面
单击“安装服务器”将服务器添加到您的工作区
配置您的 MCP 客户端以使用您的 Glama.ai 工作区

有关更多信息，请访问Glama.ai MCP 服务器文档。

🌟 功能

🖼️ 高质量图像生成- 使用最先进的 AI 模型 Flux Schnell 创建令人惊叹的图像
🎨矢量图形支持- 使用 Recraft V3 SVG 模型生成专业的 SVG 矢量图形
🤖 AI 助手集成- 无缝启用 Claude 等 AI 助手来生成视觉内容
🎛️ 高级定制- 通过控制纵横比、质量、分辨率等来微调生成
🔌 通用 MCP 兼容性- 适用于所有 MCP 客户端，包括 Cursor、Claude Desktop、Cline 和 Zed
🔒 安全的本地处理- 所有请求均在本地处理，以增强隐私和安全性
🔍 全面的历史管理——跟踪、查看和检索完整的生成历史记录
📊 批处理- 在单个请求中根据不同的提示生成多个图像
🔄 变体探索——创建并比较同一概念的多种解释
✏️ 快速工程- 使用专门的快速修改来微调图像变化

📚 文档

可用工具

`generate_image`

使用 Flux Schnell 模型根据文本提示生成图像。

{
  prompt: string;                // Required: Text description of the image to generate
  seed?: number;                 // Optional: Random seed for reproducible generation
  go_fast?: boolean;             // Optional: Run faster predictions with optimized model (default: true)
  megapixels?: "1" | "0.25";     // Optional: Image resolution (default: "1")
  num_outputs?: number;          // Optional: Number of images to generate (1-4) (default: 1)
  aspect_ratio?: string;         // Optional: Aspect ratio (e.g., "16:9", "4:3") (default: "1:1")
  output_format?: string;        // Optional: Output format ("webp", "jpg", "png") (default: "webp")
  output_quality?: number;       // Optional: Image quality (0-100) (default: 80)
  num_inference_steps?: number;  // Optional: Number of denoising steps (1-4) (default: 4)
  disable_safety_checker?: boolean; // Optional: Disable safety filter (default: false)
}

`generate_multiple_images`

使用 Flux Schnell 模型根据一系列提示生成多幅图像。

{
  prompts: string[];             // Required: Array of text descriptions for images to generate (1-10 prompts)
  seed?: number;                 // Optional: Random seed for reproducible generation
  go_fast?: boolean;             // Optional: Run faster predictions with optimized model (default: true)
  megapixels?: "1" | "0.25";     // Optional: Image resolution (default: "1")
  aspect_ratio?: string;         // Optional: Aspect ratio (e.g., "16:9", "4:3") (default: "1:1")
  output_format?: string;        // Optional: Output format ("webp", "jpg", "png") (default: "webp")
  output_quality?: number;       // Optional: Image quality (0-100) (default: 80)
  num_inference_steps?: number;  // Optional: Number of denoising steps (1-4) (default: 4)
  disable_safety_checker?: boolean; // Optional: Disable safety filter (default: false)
}

`generate_image_variants`

从单个提示生成同一图像的多个变体。

{
  prompt: string;                // Required: Text description for the image to generate variants of
  num_variants: number;          // Required: Number of image variants to generate (2-10, default: 4)
  prompt_variations?: string[];  // Optional: List of prompt modifiers to apply to variants (e.g., ["in watercolor style", "in oil painting style"])
  variation_mode?: "append" | "replace"; // Optional: How to apply variations - 'append' adds to base prompt, 'replace' uses variations directly (default: "append")
  seed?: number;                 // Optional: Base random seed. Each variant will use seed+variant_index
  go_fast?: boolean;             // Optional: Run faster predictions with optimized model (default: true)
  megapixels?: "1" | "0.25";     // Optional: Image resolution (default: "1")
  aspect_ratio?: string;         // Optional: Aspect ratio (e.g., "16:9", "4:3") (default: "1:1")
  output_format?: string;        // Optional: Output format ("webp", "jpg", "png") (default: "webp")
  output_quality?: number;       // Optional: Image quality (0-100) (default: 80)
  num_inference_steps?: number;  // Optional: Number of denoising steps (1-4) (default: 4)
  disable_safety_checker?: boolean; // Optional: Disable safety filter (default: false)
}

`generate_svg`

使用 Recraft V3 SVG 模型根据文本提示生成 SVG 矢量图像。

{
  prompt: string;                // Required: Text description of the SVG to generate
  size?: string;                 // Optional: Size of the generated SVG (default: "1024x1024")
  style?: string;                // Optional: Style of the generated image (default: "any")
                                // Options: "any", "engraving", "line_art", "line_circuit", "linocut"
}

`prediction_list`

从 Replicate 中检索您最近的预测列表。

{
  limit?: number;  // Optional: Maximum number of predictions to return (1-100) (default: 50)
}

`get_prediction`

获取有关特定预测的详细信息。

{
  predictionId: string;  // Required: ID of the prediction to retrieve
}

可用资源

`imagelist`

浏览使用 Flux Schnell 模型生成的图像的历史记录。

`svglist`

浏览使用 Recraft V3 SVG 模型创建的 SVG 图像的历史记录。

`predictionlist`

浏览所有重复预测历史记录。

💻 开发

克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/replicate-flux-mcp.git
cd replicate-flux-mcp

安装依赖项：

npm install

启动开发模式：

npm run dev

构建项目：

npm run build

连接到客户端：

{
  "mcpServers": {
    "image-generation-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "/Users/{USERNAME}/{PATH_TO}/replicate-flux-mcp/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "REPLICATE_API_TOKEN": "YOUR REPLICATE API TOKEN"
      }
    }
  }
}

⚙️ 技术细节

堆

模型上下文协议 SDK - 用于工具和资源管理的核心 MCP 功能
复制 API - 提供对最先进的 AI 图像生成模型的访问
TypeScript - 确保类型安全并利用现代 JavaScript 功能
Zod - 实现运行时类型验证，以实现强大的 API 交互

配置

可以通过修改src/config/index.ts中的CONFIG对象来配置服务器：

const CONFIG = {
  serverName: "replicate-flux-mcp",
  serverVersion: "0.1.2",
  imageModelId: "black-forest-labs/flux-schnell",
  svgModelId: "recraft-ai/recraft-v3-svg",
  pollingAttempts: 25,
  pollingInterval: 2000, // ms
};

🔍 故障排除

常见问题

身份验证错误

确保在环境中正确设置了REPLICATE_API_TOKEN
直接使用 Replicate API 测试您的令牌是否有效

安全过滤器已触发

该模型具有内置安全过滤器，可能会阻止某些提示
尝试修改提示以避免出现潜在的问题内容

超时错误

对于较大的图像或繁忙的服务器，您可能需要在配置中增加pollingAttempts或pollingInterval
默认设置应该适用于大多数用例

🤝 贡献

欢迎贡献！请按以下步骤进行贡献：

分叉存储库
创建你的功能分支（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
提交您的更改（ git commit -m 'Add some amazing feature' ）
推送到分支（ git push origin feature/amazing-feature ）
打开拉取请求

如果您有功能请求或错误报告，请创建 GitHub Issue。如果您喜欢这个项目，请考虑为该仓库点赞！

📄 许可证

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

🔗 资源

🎨示例

多个提示	提示变体

以下是一些如何使用这些工具的示例：

使用`generate_multiple_images`批量生成图像

使用不同的提示一次创建多个不同的图像：

{
  "prompts": [
    "A red sports car on a mountain road", 
    "A blue sports car on a beach", 
    "A vintage sports car in a city street"
  ]
}

使用`generate_image_variants`图像变体

使用种子对同一概念创建不同的解释：

{
  "prompt": "A futuristic city skyline at night",
  "num_variants": 4,
  "seed": 42
}

或者使用提示修饰符探索样式变化：

{
  "prompt": "A character portrait",
  "prompt_variations": [
    "in anime style", 
    "in watercolor style", 
    "in oil painting style", 
    "as a 3D render"
  ]
}

由 Yaroslav Boiko 用❤️制作

Deploy Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

MCP 用于复制通量模型。通过提示生成图像

Related Resources

Reddit Discussion about this server

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光标集成

方法 1：使用 mcp.json

方法二：手动模式

Claude 桌面集成

Smithery 集成

Glama.ai集成

🌟 功能

📚 文档

可用工具

generate_image

generate_multiple_images

generate_image_variants

generate_svg

prediction_list

get_prediction

可用资源

imagelist

svglist

predictionlist