Recraft MCP Server

Was macht der “Recraft” MCP Server?

Der Recraft MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten und Clients mit der Recraft AI-Plattform verbindet und fortschrittliche Raster- und Vektorbearbeitung über eine standardisierte Schnittstelle ermöglicht. Damit können KI-Systeme Bilder generieren und bearbeiten, eigene Stile anwenden, Vektorisierung durchführen, Hintergründe entfernen und Bilder hochskalieren – alles über die leistungsstarken APIs von Recraft. Diese Integration vereinfacht Entwicklungs-Workflows rund um Bildgenerierung und -bearbeitung und ermöglicht Aufgaben wie automatisierte Asset-Erstellung, Design-Prototyping oder Batch-Bildverarbeitung. Durch die Bereitstellung dieser Funktionen als MCP-Tools können Entwickler hochwertige Bildmanipulation einfach in KI-gesteuerte Anwendungen und Workflows einbinden.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen hinterlegt.

Liste der Ressourcen

Im Repository ist keine explizite Liste von MCP-Ressourcen enthalten.

Liste der Tools

• generate_image: Generiert Raster- oder Vektorbilder aus einem Prompt. Parameter: Prompt, Stil, Größe, Modell und Bildanzahl.
• image_to_image: Erstellt Raster- oder Vektorbilder aus einem Eingabebild und Prompt. Parameter: Eingabebild, Prompt, Ähnlichkeitsstärke, Stil, Größe, Modell und Bildanzahl.
• create_style: Erstellt einen neuen Bildstil aus einer bereitgestellten Bildliste.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Erstellung von Marketing-Assets: Entwickler können automatisch hochwertige Vektor- und Rasterbilder für Marketingmaterialien generieren und manuellen Designaufwand reduzieren.
• Prototyping eigener Stile: Designteams können eigene visuelle Stile auf Basis von Beispielbildern erstellen und testen – das beschleunigt kreative Workflows.
• Bild-Vektorisierung und Hochskalierung: Der Server ermöglicht die Umwandlung von Rasterbildern in Vektoren und deren Hochskalierung – ideal zur Asset-Erstellung für hochauflösenden Druck oder Web.
• Hintergrundentfernung und Bildbearbeitung: Bietet fortschrittliche Hintergrundentfernung und -austausch in KI-gestützten Pipelines – ideal für E-Commerce oder Content-Erstellung.
• Stapelbildgenerierung: Ermöglicht die massenhafte Erstellung von Bildern anhand von Prompts oder Styleguides, z. B. für Produktkataloge oder Datensätze.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Recraft MCP Server im Abschnitt mcpServers mit folgendem JSON ein:

   {
     "recraft-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Prüfen Sie in der Windsurf-Oberfläche, ob der Server läuft.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist.
2. Öffnen Sie das Claude-Konfigurationspanel.
3. Fügen Sie die Recraft MCP Server-Konfiguration ein:

   {
     "mcpServers": {
       "recraft-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie Ihre Einstellungen und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie im Claude-Dashboard die Verfügbarkeit des MCP-Servers.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Navigieren Sie in den Cursor-Einstellungen zum Abschnitt MCP Servers.
3. Fügen Sie dieses JSON-Snippet hinzu:

   {
     "recraft-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Testen Sie die Bildgenerierung zur Bestätigung der Einrichtung.

Cline

1. Prüfen Sie die Node.js-Installation.
2. Bearbeiten Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den folgenden MCP-Server-Eintrag hinzu:

   {
     "recraft-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
     }
   }
   

4. Änderungen speichern und Cline neu starten.
5. Überprüfen Sie den MCP-Server-Status.

Sichere Verwaltung von API-Keys

Um API-Keys sicher zu handhaben, nutzen Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration. Beispiel:

{
  "recraft-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"],
    "env": {
      "RECRAFT_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${RECRAFT_API_KEY}"
    }
  }
}

Nutzung dieses MCP-Servers in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:

{
  "recraft-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sobald konfiguriert, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “recraft-mcp” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

Die bereitgestellten Informationen und die Dokumentation machen den Recraft MCP Server hinsichtlich seiner Tools und Integration sehr gut nachvollziehbar, auch wenn explizite Prompt- und Ressourcen-Definitionen sowie Sampling- oder Root-Support fehlen. Das Setup ist ausführlich beschrieben und die Tools sind klar definiert, sodass der Server einfach für bildbezogene Workflows eingesetzt werden kann. Insgesamt bewerte ich diesen MCP Server mit 6/10, hauptsächlich aufgrund fehlender Ressourcen- und Prompt-Details.

MCP Score