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象形符号MCP服务器

象形符号MCP服务器

作者:flowluap2 星标更新:2025-03-28

项目介绍

Ideogram MCP 服务器

MIT 许可证 Node.js 版本 npm 版本

这是一个用于 Ideogram AI API 的模型上下文协议(MCP)服务器实现。该服务器提供了使用 Ideogram 强大的 AI 模型生成、编辑和描述图像的工具。

功能

  • 根据文本描述生成图像
  • 使用掩码编辑现有图像
  • 为图像生成描述
  • 将生成的图像下载到本地目录
  • 常用操作的提示模板

安装

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/flowluap/ideogram-mcp-server.git
cd ideogram-mcp-server
  1. 安装依赖项
npm install
  1. 构建项目
npm run build

Cursor 集成

要在 Cursor 中使用此 MCP,请在 Cursor 设置中添加以下配置(设置 > AI > 模型上下文协议):

{
  "mcps": {
    "ideogram-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["PATH_TO_YOUR_DIST/index.js"],
      "env": {
        "IDEOGRAM_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

替换:

  • PATH_TO_YOUR_DIST/index.js 为你的构建好的 index.js 文件的绝对路径
  • your-api-key-here 为你实际的 Ideogram API 密钥

示例(已删除敏感信息):

{
  "mcps": {
    "ideogram-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/ideogram-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "IDEOGRAM_API_KEY": "xxxxx-REDACTED-xxxxx"
      }
    }
  }
}

可用工具

  1. generate

    • 根据文本提示生成图像
    • 参数:
      • prompt: 字符串(必需)
      • aspect_ratio: 字符串(可选) - 其中之一:ASPECT_1_1, ASPECT_16_9, ASPECT_9_16, ASPECT_4_3, ASPECT_3_4
      • model: 字符串(可选) - 其中之一:V_1, V_2, V_2_TURBO
      • magic_prompt_option: 字符串(可选) - 其中之一:AUTO, ON, OFF
      • num_images: 数字(可选) - 在 1 到 8 之间
      • seed: 数字(可选) - 在 0 到 2147483647 之间
  2. edit

    • 使用掩码编辑图像
    • 参数:
      • image_file: 字符串(必需) - Base64 或文件路径
      • mask: 字符串(必需) - Base64 或文件路径
      • prompt: 字符串(必需)
      • model: 字符串(必需) - 其中之一:V_2, V_2_TURBO
  3. describe

    • 为图像生成描述
    • 参数:
      • image_file: 字符串(必需) - Base64 或文件路径
  4. download_images

    • 将生成的图像下载到本地目录
    • 参数:
      • urls: 字符串数组(必需) - 图像 URL 数组
      • output_dir: 字符串(必需) - 输出目录路径

提示模板

  1. generate_image
    • 生成图像的模板
    • 参数:
      • description: 字符串

开发

# 构建项目
npm run build

# 开发模式运行
npm run dev

# 运行测试
npm test

# 运行代码检查器
npm run lint

要求

  • Node.js >= 18.0.0
  • Ideogram API 密钥

许可证

该项目采用 MIT 许可证 - 详情见 LICENSE 文件。

贡献

  1. 分叉仓库
  2. 创建功能分支
  3. 提交更改
  4. 推送到分支
  5. 创建新的拉取请求