Recraft MCPサーバー

「Recraft」MCPサーバーは何をするのか？

Recraft MCPサーバーは、AIアシスタントやクライアントをRecraft AIプラットフォームに接続するModel Context Protocol（MCP）サーバーであり、標準化されたインターフェースを通じて高度なラスターおよびベクター画像処理を可能にします。AIシステムはRecraftの強力なAPIを利用して画像を生成・編集し、カスタムスタイルの適用、ベクター化、背景除去、アップスケーリングなどを実現できます。この統合により、画像生成や編集を含む開発ワークフローが効率化され、自動アセット作成、デザインプロトタイピング、バッチ画像処理などのタスクが容易になります。MCPツールとしてこれらの機能を公開することで、開発者は高品質な画像操作をAI駆動アプリケーションやワークフローに簡単に組み込むことができます。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートに関する情報は提供されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なMCPリソース一覧は提供されていません。

ツール一覧

• generate_image: プロンプトからラスターまたはベクター画像を生成します。パラメータにはプロンプト、スタイル、サイズ、モデル、画像数が含まれます。
• image_to_image: 入力画像とプロンプトからラスターまたはベクター画像を作成します。パラメータには入力画像、プロンプト、類似度強度、スタイル、サイズ、モデル、画像数が含まれます。
• create_style: 指定した画像リストから新しい画像スタイルを作成します。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動マーケティング素材作成: 開発者はマーケティング材料用の高品質なベクターおよびラスター画像を自動生成でき、手動のデザイン作業を削減します。
• カスタムスタイルのプロトタイピング: デザインチームはサンプル画像を元にカスタムビジュアルスタイルを作成・テストし、クリエイティブなワークフローを加速できます。
• 画像ベクター化とアップスケーリング: ラスター画像からベクター化およびアップスケーリングが可能で、高解像度印刷やWeb用アセットの準備に役立ちます。
• 背景除去と編集: 高度な背景除去・差し替え機能をAIパイプラインに統合でき、ECサイトやコンテンツ制作に最適です。
• バッチ画像生成: プロンプトやスタイルガイドをもとに、複数の画像を一括生成でき、商品カタログやデータセット作成に活用できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. Recraft MCPサーバーを mcpServers セクションに次のJSONで追加します:

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

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. Windsurfインターフェースでサーバーが稼働していることを確認してください。

Claude

1. Node.jsが利用可能であることを確認します。
2. Claudeの設定パネルを開きます。
3. Recraft MCPサーバーの設定を挿入します:

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

4. 設定を保存してClaudeを再起動します。
5. ClaudeダッシュボードでMCPサーバーの利用可能性を確認してください。

Cursor

1. Node.jsが未インストールの場合はインストールします。
2. Cursorの設定に移動し、MCPサーバーセクションを探します。
3. 次のJSONスニペットを追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. 画像生成をテストしてセットアップを確認します。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. 次のMCPサーバーエントリを追加します:

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

4. 変更を保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーのステータスを確認してください。

APIキーのセキュリティ管理

APIキーは設定内で環境変数を使用して安全に管理しましょう。例:

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

フロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に以下のJSONフォーマットでサーバー情報を入力します。

{
  "recraft-mcp": {
    "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、すべての機能にアクセスできるようになります。“recraft-mcp” は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに適宜置き換えてください。

概要

提供された情報とドキュメントから、Recraft MCPサーバーはツールや統合に関しては十分なドキュメントがありますが、明示的なプロンプト・リソース定義やサンプリング・ルート対応はありません。セットアップ手順は明確で、ツールの仕様も分かりやすいため、画像関連ワークフローには使いやすいです。総合的にこのMCPサーバーの評価は6/10です。主な減点ポイントはリソースやプロンプト情報の不足です。

MCPスコア