内容
# 🎨 MCP 图像生成
### 使用 AI 生成图像 — 本地运行，私有保护，无需 API 密钥。
> "为我的视频生成一个赛博朋克城市背景。"
>
> 您的 AI 助手在您的机器上运行模型，保存图像，甚至可以直接导入到 DaVinci Resolve 中。
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[](LICENSE)
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## 🤔 这是什么？
一个 MCP 服务器，允许 AI 助手（Cursor、Claude、Windsurf）使用在**您本地机器上运行**的 AI 模型生成图像。无需云服务，无需 API 密钥，无需订阅。您的数据不会离开您的计算机。
告诉您的 AI 助手您需要什么，它就会在那里生成图像。
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## ⚡ 为什么选择这个？
大多数图像生成 MCP 服务器都是围绕云 API 构建的 — DALL-E、Midjourney、Gemini。您需要 API 密钥，按图像付费，并且您的提示词会发送到别人的服务器。
**这个不同：**
- **无需 API 密钥** — 无需注册，无需付费
- **无需云服务** — 模型通过 [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/) 在本地运行，针对 CPU 优化
- **三个质量级别** — 根据您的需求选择快速粗糙或慢速精细
- **管道就绪** — 生成的图像直接适用于 DaVinci Resolve MCP 和视频编辑 MCP
模型会在首次使用时自动从 HuggingFace 下载，并在您的机器上缓存。
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## 🎯 三个模型，选择您的速度
| | 模型 | 时间 | RAM | 分辨率 | 最适合 |
|---|-------|------|-----|-----------|----------|
| 🟢 **快速** | SDXS-512 | ~20 秒 | ~2 GB | 512×512 | 快速背景、纹理、渐变 |
| 🔵 **质量** | SDXL Turbo | ~30 秒 | ~11 GB | 512×512 | 详细资产、良好的提示词遵守 |
| 🟣 **高级** | SANA Sprint | ~2.5 分钟 | ~13 GB | 1024×1024 | 最高质量 — 在 GPU/NPU 硬件上表现最佳 |
所有时间均基于 CPU。如果您有 GPU 或 NPU，高级级别的速度会显著提高。
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## 🚀 入门指南
### 步骤 1 — 设置
```bash
git clone https://github.com/hiteshK03/mcp-image-gen.git
cd mcp-image-gen
bash setup.sh
```
### 步骤 2 — 告诉您的 AI 助手关于它
添加到 `.cursor/mcp.json`（或等效文件）：
```json
{
"mcpServers": {
"mcp-image-gen": {
"command": "/path/to/mcp-image-gen/venv/bin/python",
"args": ["/path/to/mcp-image-gen/server.py"]
}
}
}
```
### 步骤 3 — 请求图像
就这样。您的 AI 助手现在可以生成图像。只需请求：
```
"生成一个日落渐变背景并保存为 bg.png"
"为我的介绍创建黑暗科技 UI 模型"
"制作一张金色黑色感谢卡用于结尾"
```
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## 🔁 视频制作流程的一部分
该服务器旨在与其他 MCP 工具配合使用，以实现全自动工作流：
```
您： "我需要一个用于开头的赛博朋克背景"
1. mcp-image-gen → 在本地生成图像
2. DaVinci Resolve MCP → 将其导入媒体池
3. DaVinci Resolve MCP → 将其放置在时间轴上，缩放以适应
全自动。一个对话。
```
| 服务器 | 角色 |
|--------|------|
| **此服务器（mcp-image-gen）** | 在本地生成图像 — 背景、纹理、叠加层、图形 |
| [**DaVinci Resolve MCP**](https://github.com/hiteshK03/davinci-resolve-mcp) | 控制 Resolve — 导入媒体、编辑时间轴、渲染、本地 AI |
| **视频编辑 MCP** | 基于文件的视频处理 — 叠加层、过渡、合成 |
生成的图像是常规文件。它们适用于 `import_media`（Resolve）、`add_image_overlay`（视频编辑器）或其他接受图像路径的工具。
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## 🛠️ 工具
### `generate_image`
根据文本提示生成图像。
| 参数 | 必需 | 描述 |
|-----------|----------|-------------|
| `prompt` | ✅ | 您希望图像呈现的样子 |
| `output` | ✅ | 保存位置（推荐 PNG） |
| `model` | | `sdxs-512`、`sdxl-turbo`（默认）或 `sana-sprint` |
| `width` | | 自定义宽度（像素） |
| `height` | | 自定义高度（像素） |
| `seed` | | 固定随机种子以获取可复制的结果 |
### `list_image_models`
返回所有可用模型及其规格、估计时间和当前是否加载到内存中。
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## 📋 要求
- Python 3.10+
- 根据使用的模型，2–13 GB RAM
- 无需 GPU（但高级级别受益于 GPU）
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## 📄 许可证
MIT — 您可以随意使用。
