](https://mseep.ai/app/qhdrl12-mcp-server-gemini-image-generator) ](https://smithery.ai/server/@qhdrl12/mcp-server-gemini-image-gen)
Gemini图像生成器MCP服务器
通过MCP协议，使用谷歌的Gemini模型从文本提示中生成高质量的图像。
概述
此MCP服务器允许任何AI助手使用谷歌的Gemini AI模型生成图像。该服务器处理即时工程、文本到图像转换、文件名生成和本地图像存储，使通过任何MCP客户端创建和管理AI生成的图像变得容易。
特性
- 使用Gemini 2.0 Flash生成文本到图像
- 基于文本提示的图像到图像转换
- 支持基于文件和base64编码的图像
- 基于提示的自动智能文件名生成
- 非英语提示的自动翻译
- 具有可配置输出路径的本地图像存储
- 从生成的图像中严格排除文本
- 高分辨率图像输出
- 直接访问图像数据和文件路径
可用的MCP工具
服务器为AI助手提供以下MCP工具：
1. generate_image_from_text
根据文本提示描述创建新图像。
generate_image_from_text(prompt: str) -> Tuple[bytes, str]参数：
prompt：要生成的图像的文本描述
退货：
- 一个包含以下内容的元组：
- 原始图像数据（字节） - 保存的图像文件的路径（str）
这种双返回格式允许AI助手直接处理图像数据或引用保存的文件路径。
示例：
- “生成山上日落的图像”
- “在科幻城市中创造一只逼真的飞行猪”
输出示例
此图像是使用提示生成的：
"Hi, can you create a 3d rendered image of a pig with wings and a top hat flying over a happy futuristic scifi city with lots of greenery?"
*一只带着翅膀和礼帽的3D渲染猪飞过一个充满绿色植物的未来科幻城市*
已知问题
将此MCP服务器与Claude Desktop Host一起使用时：
- 性能问题：使用
transform_image_from_encoded与其他方法相比，处理可能需要更长的时间。这是由于通过MCP协议传输大型base64编码图像数据的开销。
- 路径解析问题：使用Claude Desktop Host时，正确解析图像路径可能会出现问题。主机应用程序可能无法正确解释返回的文件路径，从而难以访问生成的图像。
为了获得最佳体验，请考虑使用替代MCP客户端或 transform_image_from_file 如果可能的话，方法。
2. transform_image_from_encoded
使用base64编码的图像数据根据文本提示转换现有图像。
transform_image_from_encoded(encoded_image: str, prompt: str) -> Tuple[bytes, str]参数：
encoded_image：带格式头的Base64编码图像数据（格式必须为：“data:image/\[format\]；Base64，\[data\]”）prompt：关于如何转换图像的文字描述
退货：
- 一个包含以下内容的元组：
- 原始转换图像数据（字节） - 保存的转换图像文件的路径（str）
例子：
- “为这片风景增添雪”
- “将背景更改为海滩”
3. transform_image_from_file
根据文本提示转换现有图像文件。
transform_image_from_file(image_file_path: str, prompt: str) -> Tuple[bytes, str]参数：
image_file_path：要转换的图像文件的路径prompt：关于如何转换图像的文字描述
退货：
- 一个包含以下内容的元组：
- 原始转换图像数据（字节） - 保存的转换图像文件的路径（str）
示例：
- “在此图像中的人旁边添加一只美洲驼”
- “让这个白天的场景看起来像夜晚”
转换示例
使用上面创建的飞猪图像，我们应用了具有以下提示的变换：
"Add a cute baby whale flying alongside the pig"之前： Flying pig over sci-fi city
之后： Flying pig with baby whale
*原始的飞行猪图片中，一只可爱的小鲸鱼也在旁边飞行*
设置
先决条件
- Python 3.11+
- 谷歌人工智能API密钥（Gemini）
- MCP主机应用程序（Claude Desktop App、Cursor或其他MCP兼容客户端）
获取Gemini API密钥
- 访问 Google AI Studio API密钥页面
- 使用您的Google帐户登录
- 单击“创建API密钥”
- 复制新的API密钥以便在配置中使用
- 注：API密钥每月提供一定的免费使用配额。您可以在Google AI Studio中查看您的使用情况
安装
通过Smithery安装
通过以下方式自动安装Gemini Image Generator MCP for Claude Desktop 史密瑟里:
npx -y @smithery/cli install @qhdrl12/mcp-server-gemini-image-gen --client claude手动安装
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/your-username/mcp-server-gemini-image-generator.git
cd mcp-server-gemini-image-generator- 创建虚拟环境并安装依赖项：
# Using uv (recommended)
uv venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e .
# Or using regular venv
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e .- 设置环境变量（选择一种方法）：
方法A：使用.env文件（可选）
# Create .env file in the project root
cat > .env << 'EOF'
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key-here
OUTPUT_IMAGE_PATH=/path/to/save/images
EOF方法B：直接在Claude Desktop配置中设置（推荐）
- 直接在中设置环境变量
claude_desktop_config.json（如下面的配置部分所示）
配置Claude桌面
将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 视窗:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"gemini-image-generator": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/mcp-server-gemini-image-generator",
"run",
"mcp-server-gemini-image-generator"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-actual-gemini-api-key-here",
"OUTPUT_IMAGE_PATH": "/absolute/path/to/your/images/directory"
}
}
}
}重要配置说明：
- 用实际路径替换路径：
- 改变 /absolute/path/to/mcp-server-gemini-image-generator 到克隆此存储库的实际位置 - 改变 /absolute/path/to/your/images/directory 将生成的图像保存到何处
- 环境变量：
- 替换 your-actual-gemini-api-key-here 使用来自Google AI Studio的真正Gemini API密钥 - 使用绝对路径 OUTPUT_IMAGE_PATH 确保图像正确保存
- 实路径示例：
{
"mcpServers": {
"gemini-image-generator": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/username/Projects/mcp-server-gemini-image-generator",
"run",
"mcp-server-gemini-image-generator"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "GEMINI_API_KEY",
"OUTPUT_IMAGE_PATH": "OUTPUT_IMAGE_PATH"
}
}
}
}用法
安装和配置后，您可以要求Claude使用以下提示生成或转换图像：
生成新图像
- “生成山上日落的图像”
- “绘制一幅未来城市景观的插图”
- “拍一张戴墨镜的猫的照片”
转换现有图像
- “通过在场景中添加雪来转换此图像”
- “编辑这张照片，使其看起来像是在晚上拍摄的”
- “在这张图片的背景中添加一条飞龙”
生成/转换的图像将保存到您配置的输出路径，并在Claude中显示。有了更新的返回类型，AI助手还可以直接处理图像数据，而无需访问保存的文件。
测试
您可以通过运行FastMCP开发服务器来测试应用程序：
fastmcp dev server.py此命令启动本地开发服务器，并使MCP检查器在以下位置可用http://localhost:5173/. MCP Inspector提供了一个方便的web界面，您可以在其中直接测试图像生成工具，而无需使用Claude或其他MCP客户端。 您可以输入文本提示，执行该工具，并立即看到结果，这有助于开发和调试。
许可证
MIT许可证