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这里将有一组为VseGPT编写的Python MCP服务器。

MCP（模型上下文协议）是一种语言模型与外部上下文服务器之间通信的协议。MCP的主要目标是：

• 通过API为模型提供访问最新数据和知识的能力
• 能够执行现实世界中的操作（如发送电子邮件、处理文件等）
• 在与外部系统交互时确保安全性

MCP服务器作为语言模型与外部服务/数据之间的中间层，提供了标准化的交互接口。

安装

使用Python+ fastmcp包（启动时版本为0.4.1）

逻辑

不同的VseGPT功能通常会在不同的服务器上呈现，而不是在一个服务器上。 这允许动态开启或关闭提供给模型工具字段的功能。 这样不会使该字段过载，也不会混淆模型的上下文。

服务器

mcp_gen_image.py

用于通过VseGPT生成图像的服务器。

文件保存在脚本文件夹 /tmp_images 中。

启动方式：fastmcp run mcp_gen_image.py

环境参数：

• VSEGPT_API_KEY=your_key_vsegpt （必需）
• IMG_MODEL_ID=VseGPT网站上的图像生成模型ID（可选，默认值） img-dummy/image
• IMG_SIZE=生成大小（可选，默认值） 1024x1024

示例设置可以在这里找到：https://vsegpt.ru/ExtTools/CherryStudio

mcp_gen_tts.py

(Beta，如有需要可通过代码自定义)

用于通过VseGPT生成语音的服务器。

文件保存在 /tmp_images 脚本文件夹中。收到后，MPC-HC 开始播放声音。

启动方式：fastmcp run mcp_gen_tts.py

环境参数：

• VSEGPT_API_KEY=your_key_vsegpt （必需）