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MCP Server · 设计创作

MCP Gemini Imggen

一个令牌优化的MCP服务器,通过返回文件路径而非Base64数据,在MCP客户端中实现Gemini图像生成。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
图像生成令牌优化PythonClaude

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
couhie
提供方
couhie

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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MCP World

选型结论

MCP Gemini Imggen 属于设计创作类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

设计创作

传输方式

未说明

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

双子座图像生成MCP服务器

一个经过令牌优化的MCP服务器,它通过返回文件路径而非base64数据,使MCP客户端能够实现Gemini图像生成。

为何存在这一现象

现有的Gemini图像生成MCP服务器在Claude代码中出现故障 MCP tool response exceeded token limit 错误。它们返回的是Base64编码的图像数据(每张图像约2.4M个标记),这超出了Claude Code的25,000个标记限制。

这个实现解决了问题 通过将图像保存到磁盘并仅返回文件路径(约20个标记)——a 减少120,000倍 在代币使用方面。

实施响应代币结果
现有服务器Base64 数据2.4M❌ 错误
此服务器文件路径~20✅ 正常工作

特点/功能

  • 优化后的代币(或标记)仅返回文件路径(约20个标记,对比240万个)
  • 两种生成模式文本到图像和图像到图像的转换
  • 兼容的Claude编码在25,000个标记的限制内工作
  • ISO 8601 UTC时间戳全球可排序的文件名(YYYYMMDDTHHMMSSZ.png)
  • 轻便的最小化依赖
  • 快速紫外线供电初创公司
  • 简单无需构建步骤

要求

安装 uv

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Homebrew
brew install uv

# Verify installation
uv --version

快速入门

# 1. Clone and navigate
git clone https://github.com/couhie/mcp-gemini-imggen.git
cd mcp-gemini-imggen

# 2. Configure settings
cp .env.example .env
# Edit .env and set:
#   GEMINI_API_KEY - Your API key from Google AI Studio
#   OUTPUT_DIR - Directory for generated images (e.g., ~/Pictures/ai)
#                Directory will be created automatically if it doesn't exist

# 3. Add to Claude Code
claude mcp add -s user gemini-imggen uv -- --directory $(pwd) run mcp-gemini-imggen

配置

Claude 命令行接口(CLI)(推荐)

claude mcp add -s user gemini-imggen uv -- --directory /absolute/path/to/mcp-gemini-imggen run mcp-gemini-imggen

手动设置

添加到 ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-imggen": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/mcp-gemini-imggen",
        "run",
        "mcp-gemini-imggen"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

注使用绝对路径,而不是(相对路径) ~ (例如。, /Users/yourname/dev/mcp-gemini-imggen)

使用方法/用途

配置完成后,在Claude Code中使用MCP工具:

文本到图像生成

Generate a flat design style cute cat illustration

图像到图像的转换

Transform /Users/name/Pictures/ai/20251015T120000Z.png: make the background blue

注您必须提供现有图像的文件路径。常见使用场景:

  • 修改之前生成的图像
  • 转换已保存在系统上的图像
  • 链式转换:生成 → 转换 → 再次转换

服务器将:

  1. 使用Gemini 2.5 Flash生成/转换图像
  2. 将其保存到 $OUTPUT_DIR/YYYYMMDDTHHMMSSZ.png (ISO 8601 通用协调时格式)
  3. 仅返回文件路径(约20个标记)

Claude Code 将自动显示生成的图像。

技术细节

代币优化

Base64编码的响应导致令牌爆炸:

  1. 1536×1536 PNG 约 1.4MB → Base64 约 1.9MB(增加 33% 的开销)
  2. 令牌转换:1.9MB ÷ 4个字符/令牌 ≈ 475,000个令牌
  3. 多张图像(4张):约1,900,000个标记
  4. JSON封装器:+500,000个标记
  5. 总计:约2,400,000个代币 (超过25,000的限制)

解决方案返回文件路径,而非数据

# ❌ Existing: 2.4M tokens
{"type": "image", "data": "iVBORw0KGgo...", "mimeType": "image/png"}

# ✅ This server: ~20 tokens
[{"type": "text", "text": "/Users/name/Pictures/ai/20251015T120000Z.png"}]

故障排除

"uv: command not found" 翻译成中文是:“uv:命令未找到”

首先安装uv:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

“GEMINI_API_KEY”环境变量是必需的

从以下位置获取您的API密钥 Google AI Studio(谷歌人工智能工作室) 并添加到 .env

“需要设置 OUTPUT_DIR 环境变量”

设置您所需的输出目录 .env (例如。, OUTPUT_DIR=~/Pictures/ai)。 如果目录不存在,将会自动创建。

图像未生成

做出贡献

欢迎贡献!请提交一个拉取请求。

许可证

MIT 许可证 - 请参阅 许可证 详情请见。

链接

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

图像生成Python本地部署令牌优化MCP服务器GeminiAPI

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

出图与改图

按描述生成或修改图像,快速迭代风格。

读取设计稿

读取画布和图层信息,按规范生成页面。

素材整理

批量生成缩略图、统一命名和标签。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在设计创作场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Gemini Imggen 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

MCP Gemini Imggen 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Gemini Imggen 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Gemini Imggen 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Gemini Imggen 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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