画像生成 MCP サーバー

「画像生成」MCP サーバーは何をするのか？

画像生成 MCP サーバーは、Replicate Flux モデルを利用してAIアシスタントに画像生成機能を提供する、特化型の Model Context Protocol（MCP）サーバーです。外部APIと連携し、AIエージェントが動的に画像を生成できるサービス層として機能します。AI駆動のアプリケーションがテキストプロンプトや他の入力パラメータに基づいてカスタム生成画像をリクエスト・受信できるため、クリエイティブ・開発・自動化タスクに幅広く活用できます。Replicate API との統合により、機械学習モデルの管理なしでシームレスかつスケーラブルな画像生成が可能です。

プロンプト一覧

リポジトリ内に明示的なプロンプトテンプレートはありません。

リソース一覧

リポジトリ内に特定のリソースは記載・説明されていません。

ツール一覧

• 画像生成ツール: Replicate Flux モデルを API 経由で利用し画像を生成する機能を公開します。このツールにより、AI クライアントはプロンプトを送信し、生成された画像を出力として受け取れます。

この MCP サーバーのユースケース

• コンテンツ制作のための自動画像生成
  開発者やAIエージェントがテキストプロンプトに基づき独自画像を生成し、ブログ記事、マーケティング資料、SNSコンテンツを手作業のデザインなしで充実させます。
• デザインワークフローにおける迅速なプロトタイピング
  デザイナーやプロダクトチームがテキスト記述から直接画像を生成し、アイデア出しや反復をスピードアップできます。
• アプリケーション向けのAI駆動イラスト生成
  アプリがオンデマンドでカスタムイラスト・アバター・アイコンを自動生成し、ユーザーエンゲージメントやパーソナライズを強化します。
• チャットボットやアシスタント機能の拡張
  チャットボットやバーチャルアシスタントがユーザーの質問に画像で応答し、対話をより魅力的かつ分かりやすくします。
• 教育・デモ用コンテンツの自動生成
  教師や教育コンテンツ制作者が、教材用のビジュアルや図解を動的に生成できます。

セットアップ方法

Windsurf

リポジトリで Windsurf のセットアップ手順は提供されていません。

Claude

1. Replicate API トークンの取得:
   Replicate でサインアップまたはログインし、APIトークンを取得します。
2. 設定ファイルの編集:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. MCP サーバー設定を挿入:
   mcpServers オブジェクトに以下の JSON を追加します:

   {
     "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. 設定を保存して Claude Desktop を再起動。
5. セットアップの確認:
   Claude Desktop のインターフェイスでサーバーが表示・有効化されていることを確認します。

API キーの安全な管理:
機密性の高い API キー（例：REPLICATE_API_TOKEN）は config の env セクションに保存してください。

Cursor

リポジトリで Cursor のセットアップ手順は提供されていません。

Cline

リポジトリで Cline のセットアップ手順は提供されていません。

フロー内でこの MCP を使う方法

FlowHunt での MCP 利用

FlowHunt のワークフローに MCP サーバーを組み込むには、まず MCP コンポーネントをフローに追加し、AI エージェントと接続します。

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP 設定セクションに、以下の JSON 形式で MCP サーバーの詳細を入力します。

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

設定が完了すると、AI エージェントはこの MCP をツールとして利用でき、すべての機能と能力にアクセスできます。"image-gen" を実際の MCP サーバー名に、URL も自身の MCP サーバーのものに必ず置き換えてください。

概要

公開ドキュメントに基づくと、画像生成 MCP サーバーは主に画像生成機能に特化し、Claude向けに明確なセットアップ手順がありますが、他プラットフォームの記載はありません。プロンプトやリソースのドキュメントがない点で再利用性は限定されますが、機能的でオープンソースです。

MCP スコア

評価:
この MCP サーバーのスコアは 5/10 程度です。機能的でオープンソース、明確な画像生成ツールを持つものの、プロンプト・リソース・マルチプラットフォームのドキュメントがなく、Roots や Sampling サポートの証拠もありません。