mcp-server-gemini-image-generator

🚀 使用双子星图像生成器MCP服务器创建高质量图像

本项目借助Google的双子星模型，通过MCP协议实现从文本提示到高质量图像的生成，能帮助用户轻松创建和管理AI生成的图像。

🚀 快速开始

此MCP服务器允许任何AI助手使用Google的双子星AI模型生成图像。该服务器处理提示工程、文字转图像转换、文件名生成和本地图像存储，使得通过任何MCP客户端创建和管理AI生成的图像变得简单易行。

✨ 主要特性

• 使用Gemini 2.0版本Flash从文本提示生成图像
• 基于文本提示对现有图像进行变换
• 支持基于文件和Base64编码的图像处理
• 自动生成唯一的哈希文件名以避免重复
• 保存所有生成和转换的图像到指定路径

📦 安装指南

安装要求

• Python 3.8或更高版本
• 虚拟环境管理工具（如venv或uv）

必要依赖项

在运行server.py之前，必须安装以下Python包：

fastapi==0.68.1
python-multipart==0.2.1
requests>=2.25.1
Pillow>=9.0.1

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/your-username/gemini-image-generator.git
cd gemini-image-generator

2. 创建虚拟环境并安装依赖：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

3. 复制示例环境文件并配置参数：

cp .env.example .env

4. 编辑.env文件添加API密钥和输出路径：

GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key-here"
OUTPUT_IMAGE_PATH="/path/to/save/images"

配置Claude Desktop

在claude_desktop_config.json中添加以下内容：

{
    "mcpServers": {
        "gemini-image-generator": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/absolute/path/to/gemini-image-generator",
                "run",
                "server.py"
            ],
            "env": {
                "GEMINI_API_KEY": "GEMINI_API_KEY",
                "OUTPUT_IMAGE_PATH": "OUTPUT_IMAGE_PATH"
            }
        }
    }
}

💻 使用示例

基础用法

生成新图像的请求格式

GeminiImageGenerator.create_image(
    prompt: str,
    width: int = 512,
    height: int = 512,
    quality: int = 90,
    style: str = "realistic",
) -> dict:

图像变换的请求格式

GeminiImageGenerator.transform_image(
    image_path_or_url: str, 
    prompt: str,
    width: Optional[int] = None,
    height: Optional[int] = None,
    quality: int = 90
) -> dict:

📚 详细文档

双子星MCP服务器功能

生成新图像

通过文本提示创建全新的图像。支持多种艺术风格和图像尺寸。

• 提供文字描述即可生成创意图像
• 支持调整参数如宽度、高度和质量
• 自动生成唯一文件名保存到指定输出路径

转换现有图像

对已存在的图像进行变换或编辑：

• 在现有图像上应用视觉效果
• 修改光照、颜色平衡等属性
• 添加或删除图像元素
• 改变场景氛围和主题

使用方法

安装完成后，可以通过以下方式生成或变换图像：

生成新图像

• 提供详细的文字描述
• 支持调整尺寸和质量参数
• 自动生成并保存到指定路径

转换现有图像

• 上传本地文件或提供网络URL
• 基于提示进行智能编辑
• 支持裁剪、旋转和滤镜应用

测试与调试

可以通过FastMCP开发服务器进行测试：

fastmcp dev server.py

启动后，可以在http://localhost:5173/访问MCP Inspector界面，直接测试图像生成工具而无需使用Claude或其他客户端。

📄 许可证

MIT License