خادم توليد الصور MCP

ماذا يفعل خادم “توليد الصور” MCP؟

خادم توليد الصور MCP هو خادم متخصص في بروتوكول سياق النماذج (MCP) يمنح مساعدي الذكاء الاصطناعي القدرة على توليد الصور باستخدام نموذج Replicate Flux. يعمل كطبقة خدمة تمكّن الوكلاء الذكيين من توليد الصور ديناميكيًا عبر التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية. يعزز هذا الخادم سير العمل التطويري من خلال السماح للتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بطلب واستلام صور مخصصة تم توليدها بناءً على أوامر نصية أو معطيات أخرى، مما يجعله مفيدًا لمجموعة متنوعة من المهام الإبداعية والتطويرية والأتمتة. كما أن تكامله مع واجهة Replicate API يتيح توليد الصور بسلاسة وقابلية عالية للتوسع دون الحاجة لإدارة نماذج تعلم الآلة بشكل مباشر.

قائمة الأوامر (Prompts)

لا توجد قوالب أوامر مذكورة صراحة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة مدرجة أو موصوفة في المستودع.

قائمة الأدوات

• أداة توليد الصور: تتيح توليد الصور باستخدام نموذج Replicate Flux عبر استدعاءات API. تسمح هذه الأداة للعملاء من الذكاء الاصطناعي بإرسال الأوامر واستلام الصور المولدة كنتيجة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• توليد الصور التلقائي لإنشاء المحتوى
  يمكن للمطورين أو وكلاء الذكاء الاصطناعي توليد صور فريدة بناءً على أوامر نصية لإثراء المقالات أو المواد التسويقية أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي دون الحاجة لتصميم رسومي يدوي.
• النماذج الأولية السريعة في سير عمل التصميم
  يمكن للمصممين وفرق المنتجات تصور الأفكار بسرعة عبر توليد صور مباشرة من أوصاف نصية، مما يسرّع عملية الإبداع والتكرار.
• رسوم توضيحية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي للتطبيقات
  يمكن للتطبيقات توليد رسوم توضيحية أو صور رمزية أو أيقونات مخصصة تلقائيًا، مما يعزز تفاعل المستخدم والتخصيص.
• تعزيز قدرات الدردشة والمساعدات الافتراضية
  يمكن للدردشات أو المساعدات الافتراضية توليد صور استجابةً لطلبات المستخدم، مما يجعل التفاعل أكثر جاذبية وغنى بالمعلومات.
• إنشاء محتوى تعليمي وبياني
  يمكن للمعلمين أو صنّاع المحتوى التعليمي توليد وسائل بصرية وبيانية ديناميكيًا لأغراض الشرح والتوضيح.

كيفية الإعداد

ويندسيرف

لا توجد تعليمات إعداد لـ Windsurf في المستودع.

Claude

1. الحصول على رمز Replicate API:
   سجّل أو قم بتسجيل الدخول على Replicate للحصول على رمز API الخاص بك.
2. تعديل ملف الإعدادات:
   • ماك: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • ويندوز: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. إدراج إعدادات خادم MCP:
   أضف JSON التالي إلى كائن mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "image-gen": {
         "command": "npx",
         "args": ["@gongrzhe/image-gen-server"],
         "env": {
           "REPLICATE_API_TOKEN": "your-replicate-api-token",
           "MODEL": "alternative-model-name"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop.
5. تحقق من الإعداد:
   تأكد أن الخادم ظاهر ومفعل في واجهة Claude Desktop.

تأمين مفاتيح API:
ضع مفاتيح API الحساسة (مثل REPLICATE_API_TOKEN) في قسم env من ملف الإعدادات.

Cursor

لا توجد تعليمات إعداد لـ Cursor في المستودع.

Cline

لا توجد تعليمات إعداد لـ Cline في المستودع.

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "image-gen": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة بكل وظائفه وإمكانياته. تذكّر تغيير "image-gen" إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك، واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى الوثائق المتاحة، يوفر خادم توليد الصور MCP مجموعة ميزات مركزة لكنها محدودة (أساسًا توليد الصور)، مع إعداد واضح لمنصة Claude فقط، ولا يوجد توثيق لمنصات أخرى. غياب توثيق الأوامر والموارد يقلل من قابليته لإعادة الاستخدام، لكنه عملي ومفتوح المصدر بوضوح.

تقييم MCP

التقييم:
يحصل هذا الخادم MCP على تقييم 5/10 تقريبًا: فهو عملي ومفتوح المصدر مع أداة واضحة لتوليد الصور، لكنه يفتقر للتنوع في الأوامر والموارد والتوثيق متعدد المنصات، ولا يوجد دليل على دعم Roots أو العينات.