Recraft MCP 服务器

AI Image Generation Vectorization MCP Server

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FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。

“Recraft” MCP 服务器可以做什么?

Recraft MCP 服务器是一款模型上下文协议(MCP)服务器,它将 AI 助手和客户端连接到 Recraft AI 平台,通过标准化接口实现高级光栅和矢量图像操作。它允许 AI 系统生成和编辑图片、应用自定义风格、执行矢量化、移除背景和图片放大,依托 Recraft 强大的 API 实现。这种集成有助于简化涉及图像生成和编辑的开发工作流,实现如自动化素材创建、设计原型以及批量图像处理等任务。通过将这些能力以 MCP 工具的形式开放,开发者可以轻松将高质量的图像处理集成到 AI 驱动的应用和流程中。

提示词模板列表

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资源列表

仓库未明确列出 MCP 资源列表。

工具列表

  • generate_image:根据提示生成光栅或矢量图像。参数包括提示词、风格、尺寸、模型和图片数量。
  • image_to_image:根据输入图片和提示生成光栅或矢量图片。参数包括输入图片、提示词、相似度强度、风格、尺寸、模型和图片数量。
  • create_style:从提供的图片列表中创建新的图像风格。

此 MCP 服务器的应用场景

  • 自动化营销素材创建:开发者可以自动生成高质量的矢量和光栅图像用于营销素材,降低手工设计工作量。
  • 自定义风格原型设计:设计团队可通过训练样例图片,创建并测试自定义视觉风格,加速创意流程。
  • 图像矢量化与放大:服务器支持将光栅图片转为矢量并放大,适合为高分辨率印刷或网页准备素材。
  • 背景移除与编辑:将先进的背景移除和替换集成到 AI 流程中,特别适用于电商或内容创作。
  • 批量图片生成:可根据提示或风格指南,规模化生成多张图片,用于产品目录或数据集。

如何进行设置

Windsurf

  1. 确保已安装 Node.js。
  2. 打开您的 Windsurf 配置文件。
  3. mcpServers 部分添加如下 JSON:
    {
      "recraft-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
      }
    }
    
  4. 保存配置并重启 Windsurf。
  5. 通过 Windsurf 界面验证服务器是否运行。

Claude

  1. 确保已安装 Node.js。
  2. 打开 Claude 配置面板。
  3. 插入 Recraft MCP 服务器配置:
    {
      "mcpServers": {
        "recraft-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存设置并重启 Claude。
  5. 在 Claude 控制台中确认 MCP 服务器可用。

Cursor

  1. 若尚未安装 Node.js,请先安装。
  2. 前往 Cursor 设置,找到 MCP Servers 部分。
  3. 添加如下 JSON 片段:
    {
      "recraft-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cursor。
  5. 测试图像生成以确认设置成功。

Cline

  1. 验证 Node.js 是否已安装。
  2. 编辑您的 Cline 配置文件。
  3. 添加如下 MCP 服务器条目:
    {
      "recraft-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@recraft-ai/mcp-recraft-server@latest"]
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cline。
  5. 检查 MCP 服务器状态。

API 密钥安全管理

要安全保存 API 密钥,请在配置中使用环境变量。例如:

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

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中,首先将 MCP 组件添加到您的流程,并将其与您的 AI agent 连接:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区,使用如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI agent 即可作为工具使用该 MCP,访问全部功能。请务必将 “recraft-mcp” 替换为您实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。


概览

部分可用性详情/备注
概览
提示词模板列表未指定提示词模板
资源列表未列出明确的 MCP 资源
工具列表3 个工具:generate_image, image_to_image, create_style
API 密钥安全管理设置部分给出示例
采样支持(评估时不重要)未提及

综合提供的细节与文档,Recraft MCP 服务器在工具和集成方面文档完善,但缺少明确的提示词和资源定义,以及采样或根节点支持。设置过程清晰,工具定义明确,便于用于图像相关工作流。整体评分为 6/10,主要因资源与提示词细节缺失。


MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
是否有工具
Fork 数量0
Star 数量2

常见问题

将 Recraft MCP 服务器集成至 FlowHunt

通过 Recraft 的图像生成、编辑和矢量化工具,为您的 AI 流程赋能。立即将 Recraft MCP 服务器添加到您的 FlowHunt 工作流中。

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