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Flux Studio

MCP Flux Studio是一个强大的模型上下文协议服务器,将Flux的高级图像生成功能集成到AI编程助手中,支持Cursor和Windsurf IDE。

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README

🚀 MCP 流畅工作室

一款强大的模型上下文协议(MCP)服务器,它能将Flux的高级图像生成能力引入您的AI编程助手。此服务器可实现Flux的图像生成、操作和控制功能与Cursor和Windsurf(Codeium)IDE的无缝集成,极大提升开发效率。

🚀 快速开始

MCP 流畅工作室架起了AI编程助手与Flux强大的图像生成API之间的桥梁,使图像生成能力可以直接融入您的开发工作流程。

安装说明

使用以下命令快速安装:

npx -y @smithery/cli 安装 @jmanhype/mcp-flux-studio 并指定客户端为 claude

或者手动按照文档中的步骤进行配置。

✨ 主要特性

  • 图像生成

    • 带有精确控制的文字到图像生成
    • 多模型支持(flux.1.1 - pro、flux.1 - pro、flux.1)
    • 动态图像尺寸调整
  • 图像操作

    • 图像转换与编辑能力
  • 开发友好性

    • 简单易用的配置接口
    • 详细的日志记录和调试支持

📚 详细文档

💻 使用示例

工具示例

  • generate.json 提供生成图像的示例
  • config.json 展示如何配置服务器参数

🔧 技术细节

集成到IDE

在Cursor中集成

  1. 打开设置菜单。
  2. 导入提供的配置文件。
  3. 添加必要的环境变量。

在Windsurf/Codeium中使用

参考文档中的具体步骤进行插件安装和配置。

项目结构

flux-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts          # 主服务器实现
│   └── types.ts          # TypeScript类型定义
├── tests/
│   └── server.test.ts    # 服务器测试
├── docs/
│   ├── API.md           # API文档
│   └── CONTRIBUTING.md  # 贡献指南
├── examples/
│   ├── generate.json    # 工具使用示例
│   └── config.json      # 配置示例
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

开发信息

运行测试

npm test

构建项目

npm run build

贡献指南

请阅读CONTRIBUTING.md以了解代码规范和提交PR的流程。

📄 许可证

本项目采用MIT License,具体条款见LICENSE文件。

致谢

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Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client