MCP フラックススタジオ

鍛冶屋のバッジ

Flux の高度な画像生成機能を AI コーディングアシスタントに提供する、強力なモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。このサーバーにより、Flux の画像生成、操作、制御機能を Cursor および Windsurf (Codeium) IDE に直接統合できます。

概要

MCP Flux Studio は、AI コーディングアシスタントと Flux の強力な画像生成 API 間のギャップを埋め、画像生成機能を開発ワークフローに直接シームレスに統合できるようにします。

特徴

画像生成
- 正確な制御によるテキストから画像への生成
- 複数のモデルのサポート (flux.1.1-pro、flux.1-pro、flux.1-dev、flux.1.1-ultra)
- カスタマイズ可能なアスペクト比と寸法
画像操作
- 画像から画像への変換
- カスタマイズ可能なマスクによるインペインティング
- 解像度のアップスケーリングと強化
高度なコントロール
- エッジベースの生成（Canny）
- 深度を考慮した生成
- ポーズガイド生成
IDE統合
- カーソルの完全サポート (v0.45.7+)
- Windsurf/Codeium Cascade (Wave 3+) と互換性あり
- AIアシスタントによるシームレスなツール呼び出し

クイックスタート

前提条件
- Node.js 18歳以上
- Python 3.12以上
- Flux APIキー
- 互換性のある IDE (Cursor または Windsurf)
インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Flux Studio for Claude Desktop を自動的にインストールするには:

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

手動インストール

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

基本構成
BFL_API_KEY=your_flux_api_key FLUX_PATH=/path/to/flux/installation

IDE 固有の構成やトラブルシューティングを含む詳細なセットアップ手順については、インストールガイドを参照してください。

ドキュメント

インストールガイド- 包括的なセットアップ手順
APIドキュメント- 詳細なツールドキュメント
使用例- 実際の使用例
貢献ガイドライン- 貢献方法

IDE統合

カーソル (v0.45.7+)

MCP Flux Studio は、Cursor の AI アシスタントとシームレスに統合されます。

構成
- 設定 > 機能 > MCP から設定します。
- stdioとSSE接続の両方をサポート
- 環境変数はラッパースクリプト経由で設定できます
使用法
- カーソルのAIアシスタントに自動的に利用できるツール
- ツールの呼び出しにはユーザーの承認が必要です
- 生成の進行状況に関するリアルタイムフィードバック

ウィンドサーフィン/コディウム（ウェーブ3以上）

Windsurf の Cascade AI との統合:

構成
- ~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonを編集します。
- プロセスベースのツール実行をサポート
- JSONで設定された環境変数
使用法
- Cascade の MCP ツールバーからツールにアクセスします
- 自動ツール検出と読み込み
- CascadeのAI機能と統合

IDE 固有の詳細なセットアップ手順については、インストールガイドを参照してください。

使用法

サーバーは次のツールを提供します。

生成する

テキストプロンプトから画像を生成します。

{
  "prompt": "A photorealistic cat",
  "model": "flux.1.1-pro",
  "aspect_ratio": "1:1",
  "output": "generated.jpg"
}

画像2画像

別の画像を参照として使用して画像を生成します。

{
  "image": "input.jpg",
  "prompt": "Convert to oil painting",
  "model": "flux.1.1-pro",
  "strength": 0.85,
  "output": "output.jpg",
  "name": "oil_painting"
}

インペイント

マスクを使用して画像を修復します。

{
  "image": "input.jpg",
  "prompt": "Add flowers",
  "mask_shape": "circle",
  "position": "center",
  "output": "inpainted.jpg"
}

コントロール

構造制御を使用して画像を生成します。

{
  "type": "canny",
  "image": "control.jpg",
  "prompt": "A realistic photo",
  "output": "controlled.jpg"
}

発達

プロジェクト構造

flux-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts          # Main server implementation
│   └── types.ts          # TypeScript type definitions
├── tests/
│   └── server.test.ts    # Server tests
├── docs/
│   ├── API.md           # API documentation
│   └── CONTRIBUTING.md  # Contribution guidelines
├── examples/
│   ├── generate.json    # Example tool usage
│   └── config.json      # Example configuration
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

テストの実行

npm test

建物

npm run build

貢献

行動規範とプルリクエストの送信プロセスの詳細については、 CONTRIBUTING.md をお読みください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

謝辞

モデルコンテキストプロトコル- プロトコル仕様
Flux API - 基盤となる画像生成API

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

Flux の高度な画像生成および操作機能を AI コーディングアシスタントに統合し、Cursor や Windsurf などの IDE でシームレスなテキストから画像への変換および画像制御ワークフローを可能にするサーバーです。

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