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MCP Server · 运维云端

Stable Diffusion MCP Server

一个增强的模型上下文协议(MCP)服务器,为Stable Diffusion提供全面的AI艺术生成能力,通过简单直观的界面实现文本到图像、图像到图像的转换以及模型管理等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 8
模型管理图像生成云端部署

快速开始

作者 / 组织
hkhkkh
提供方
hkhkkh

工具数量

8

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Stable Diffusion MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 8 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 8 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。

详细介绍

🎨 稳定的扩散MCP服务器

用于稳定扩散的增强型模型上下文协议(MCP)服务器,通过简单直观的界面提供全面的AI艺术生成功能。

✨ 特性

🎯 核心AI艺术一代

  • 文本到图像(txt2img):根据文本描述生成图像
  • 图像到图像(img2img):使用AI转换现有图像
  • 即时分析:图像中的逆向工程提示(询问)

🔧 高性能

  • 模型管理:动态列出、切换和管理SD模型
  • LoRA支持:应用LoRA模型以增强艺术效果
  • 智能推荐:人工智能驱动的模型和参数建议
  • 自动启动:SD WebUI的自动检测和启动
  • 多语言支持:适用于中英文提示

🛠️ MCP工具可用

工具名称描述关键参数
generate_image文本到图像生成提示、型号、lora、尺寸
img2img图像到图像的转换图像路径、提示、降噪_强度
interrogate_image从图像中提取提示image_path,model
list_models列出可用的SD型号-
list_loras列出可用的LoRA型号-
switch_model更改当前SD型号model_name
check_sd_status检查SD WebUI状态-
start_sd_webui启动SD WebUI-

🚀 快速开始

先决条件

  • Python 3.8+
  • 稳定扩散WebUI(AUTOMATIC1111或兼容)
  • SD WebUI正在运行 http://127.0.0.1:7860 (默认)

安装

  1. 克隆存储库
   git clone https://github.com/hkhkkh/stable-diffusion-mcp-server.git
   cd stable-diffusion-mcp-server
  1. 安装依赖项
   pip install -r requirements.txt
  1. 配置SD WebUI路径 (可选)

编辑 sd_mcp_server.py 并更新 SD_LAUNCHER_PATH 变量指向您的SD WebUI可执行文件。

  1. 启动MCP服务器
   python sd_mcp_server.py

使用示例

基本图像生成
Generate a cute cat sitting in a garden
Create a cyberpunk cityscape at night
采用Model/LoRA的先进一代
Using realistic model, draw a portrait with lora:detailed_face:0.8
Generate anime style artwork using anything model
图像到图像
Transform this image: C:\path\to\image.jpg into anime style
Based on this photo, create a fantasy version
模型管理
List all available SD models
Switch to majicmix_v7 model
Show current model information

🎨 支持的型号

服务器包括基于内容类型的智能模型推荐:

  • 真实模型:majicmix(v2,v7),chilloutix,写实系列
  • 动漫模型:任何东西,动漫,卡通风格
  • 专业型号:建筑、风景、肖像
  • LoRA支持:面部细节、风格提升、特定角色

📁 项目结构

stable-diffusion-mcp-server/
├── sd_mcp_server.py          # Main MCP server
├── requirements.txt          # Python dependencies
├── generated_images/         # Output directory
├── demo_ai_prompt_writing.py # AI prompt enhancement demo
├── test_*.py                # Test scripts
└── docs/                    # Additional documentation

🔧 配置

SD WebUI设置

  • 默认API URL: http://127.0.0.1:7860
  • 输出目录: generated_images/
  • Windows SD WebUI的自动启动支持

模型数据库

该服务器包括一个用于智能推荐的综合模型知识库:

  • 模型的优缺点
  • 最佳用例
  • 标签关联
  • 质量评级

🧪 测试

运行附带的测试脚本以验证功能:

python test_smart_generate.py    # Test smart generation
python test_current_model.py     # Test model info
python test_recommendations.py   # Test model recommendations

📖 文档

🤝 贡献

欢迎投稿!请阅读 许可证.md 许可条款。

非商业用途

  • 分叉存储库
  • 创建要素分支
  • 提交拉取请求

商业用途

  • 联系作者获取商业许可
  • 需要收入分成协议

📄 许可证

此项目使用 双重许可模式:

  • 非商业性:CC BY-NC-SA 4.0(个人/教育用途免费)
  • 商业的:具有收入分成要求的自定义许可证

看 许可证.md 了解全部细节。

📞 联系

  • 作者饰:Yang Haokang
  • GitHub: @香港
  • 电子邮件: 0221123105@mail.imu.edu.cn

对于商业许可咨询,请打开问题或直接联系。

🌟 致谢

  • 基于模型上下文协议(MCP)构建
  • 兼容AUTOMATIC1111稳定扩散WebUI
  • 受开源AI艺术社区的启发

______________________________________________________________________

由以下材料制成❤️ AI艺术社区

工具与能力

工具数量

8

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI艺术生成本地部署文本到图像图像到图像模型管理LoRA支持

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 8 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 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

Stable Diffusion MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Stable Diffusion MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,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。

Stable Diffusion MCP Server 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。

Stable Diffusion MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Stable Diffusion MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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