MC授粉服务器

Name: MC授粉服务器
Author: pinkpixel-dev

作者：pinkpixel-dev38 星标更新：2025-09-26

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

MCPollinations 多模态 MCP 服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，使AI助手能够通过Pollinations API生成图像、文本和音频。

功能

从文本提示生成图像URL
生成图像并以base64编码数据返回，并保存为png、jpeg、jpg或webp（默认：png）
从文本提示生成文本响应
从文本提示生成音频响应
列出可用的图像和文本生成模型
不需要身份验证
简单且轻量级
兼容模型上下文协议（MCP）

系统需求

Node.js: 版本14.0.0或更高
- 为了最佳性能，我们建议使用Node.js 16.0.0或更高版本
- Node.js版本低于16使用AbortController polyfill

快速开始

通过Smithery安装

要通过Smithery自动安装mcpollinations用于Claude Desktop：

npx -y @smithery/cli install @pinkpixel-dev/mcpollinations --client claude

使用MCP服务器最简单的方法：

# 直接运行（无需安装）
npx @pinkpixel/mcpollinations

如果您希望全局安装：

# 全局安装
npm install -g @pinkpixel/mcpollinations

# 运行服务器
mcpollinations
# 或
npx @pinkpixel/mcpollinations

或者克隆仓库：

# 克隆git仓库
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mcpollinations.git
# 运行服务器
mcpollinations
# 或
npx @pinkpixel/mcpollinations
# 或直接运行
node /path/to/MCPollinations/pollinations-mcp-server.js

MCP集成

要将服务器与支持模型上下文协议（MCP）的应用程序集成：

生成MCP配置文件：

# 如果已全局安装
npx @pinkpixel/mcpollinations generate-config

# 或直接运行
node /path/to/MCPollinations/generate-mcp-config.js

快速MCP配置（环境变量）

如果您希望跳过生成器，可以将以下内容复制到您的MCP客户端配置中：

{
  "mcpollinations": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@pinkpixel/mcpollinations"],
    "env": {
      "token": "YOUR_TOKEN_OPTIONAL",
      "referrer": "your-app-or-domain-optional",
      "IMAGE_MODEL": "flux",
      "IMAGE_WIDTH": "1024",
      "IMAGE_HEIGHT": "1024",
      "IMAGE_ENHANCE": "true",
      "IMAGE_SAFE": "false",
      "TEXT_MODEL": "openai",
      "TEXT_TEMPERATURE": "0.7",
      "TEXT_TOP_P": "0.9",
      "TEXT_SYSTEM": "",
      "AUDIO_VOICE": "alloy",
      "OUTPUT_DIR": "./mcpollinations-output"
    }
  }
}

按照提示自定义您的配置或使用默认设置。
- 设置输出目录（推荐使用相对路径以便于移植性）
  - Windows用户：考虑使用绝对路径（例如，C:\Users\YourName\Pictures\MCPollinations）以确保可靠地保存文件
- 在env下配置可选的身份验证（令牌、引荐来源）
- 配置图像生成的默认参数（包括可用模型列表、尺寸等）
- 配置文本生成的默认参数（包括可用模型列表）
- 配置音频生成的默认参数（语音）
将生成的mcp.json文件复制到应用程序的MCP设置.json文件中。
重启您的应用程序。

集成后，您可以使用如下命令：

“使用MCPollinations生成一幅日落海洋的图像”

身份验证（可选）

MCPollinations支持可选的身份验证，以提供对更多模型和更好速率限制的访问。该服务器在没有身份验证的情况下也能完美工作（免费层级），但拥有API令牌的用户可以获得增强的访问权限。

配置方法

方法1：环境变量（推荐用于安全）

# 在运行服务器之前设置环境变量
export POLLINATIONS_TOKEN="your-api-token"
export POLLINATIONS_REFERRER="https://your-domain.com"

# 然后运行服务器
npx @pinkpixel/mcpollinations

方法2：MCP配置文件（环境变量） 当生成您的MCP配置时，在env内放置认证信息，这样您的MCP客户端会将其作为环境变量传递给服务器进程：

{
  "mcpollinations": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@pinkpixel/mcpollinations"],
    "env": {
      "token": "your-api-token",
      "referrer": "your-app-or-domain"
    }
  }
}

您也可以提供POLLINATIONS_TOKEN和POLLINATIONS_REFERRER；服务器识别这两种形式。在MCP配置中的env内使用token和referrer是推荐做法。

身份验证参数

token（可选）：您的Pollinations API令牌，用于增强访问
referrer（可选）：您的域名/应用引荐来源URL

这两个参数都是完全可选的。留空或不设置即可使用免费层级。

使用您的配置设置

MCPollinations尊重您放在env内的MCP配置设置作为默认值。当您请求AI助手生成内容时：

您配置的模型、输出目录和参数会被自动使用
要覆盖：具体指示AI使用不同的设置
- “使用kontext模型生成一幅图像”
- “将此图像保存到我的桌面文件夹”
- “使用温度为1.2进行文本生成”

示例指令：

✅ “生成一幅日落图像” → 使用您配置的模型和输出目录
✅ “使用flux模型生成一幅日落图像” → 仅覆盖模型
✅ “生成一幅日落图像并保存到C:\Pictures” → 仅覆盖输出路径

这确保您的偏好始终被尊重，除非您特别希望针对特定请求使用不同设置。

故障排除

“AbortController未定义”错误

如果您在运行MCP服务器时遇到此错误：

ReferenceError: AbortController未定义

这通常是由运行较旧版本的Node.js（低于16.0.0版本）引起的。尝试以下解决方案之一：

更新Node.js（推荐）：
- 更新至Node.js 16.0.0或更高版本

使用全局安装

更新至最新版本的包：

npm install -g @pinkpixel/mcpollinations
# 使用npx运行
npx @pinkpixel/mcpollinations

手动安装AbortController：
- 如果由于某种原因polyfill不起作用：
```
npm install node-abort-controller
```

检查您的Node.js版本

要检查当前的Node.js版本：

node --version

如果显示的版本低于1.6.0.0，请考虑升级以获得最佳兼容性。

可用工具

MCP服务器提供了以下工具：

图像生成工具

generateImageUrl - 从文本提示生成图像URL
generateImage - 生成图像，以base64编码数据返回，并默认保存到文件（PNG格式）
editImage - 新功能！ 根据文本提示编辑或修改现有图像
generateImageFromReference - 新功能！ 使用现有图像作为参考生成新图像
listImageModels - 列出可用于图像生成的模型

文本及音频工具

respondText - 使用文本模型对提示作出文本响应（可定制参数）
respondAudio - 对文本提示生成音频响应（可定制语音参数）
listTextModels - 列出可用于文本生成的模型
listAudioVoices - 列出所有可用于音频生成的声音

文本生成细节

可用参数

respondText工具支持多个参数以微调文本生成：

model：从可用文本模型中选择（使用listTextModels查看当前选项）
temperature（0.0-2.0）：控制输出的随机性
- 较低值（0.1-0.7）= 更专注和确定
- 较高值（0.8-2.0）= 更具创意和随机
top_p（0.0-1.0）：通过核心采样控制多样性
- 较低值 = 更专注于可能的标记
- 较高值 = 考虑更多的标记可能性
system：系统提示，指导模型的行为和个性

自定义文本生成

// `respondText`的示例选项
const options = {
  model: "openai",           // 模型选择
  temperature: 0.7,          // 平衡的创造力
  top_p:  0.9,               // 高多样性
  system: "您是一个能清晰简洁解释问题的有用助手。"
};

配置示例

在您的MCP配置中，将默认值设置在env内，以便服务器自动使用它们：

{
  "mcpollinations": {
    "env": {
      "TEXT_MODEL": "openai",
      "TEXT_TEMPERATURE": "0.7",
      "TEXT_TOP_P": "0.9",
      "TEXT_SYSTEM": "您是一个有用的编程助手。"
    }
  }
}

图像到图像生成（新功能！）

MCPollinations现在支持强大的图像到图像生成，具有两个专用工具：

editImage 工具

适用于修改现有图像：

移除对象：“从这张图片中移除猫”
添加元素：“在这个场景中添加一只狗”
更改背景：“将背景替换为山脉”
风格修改：“使光线更加戏剧化”

generateImageFromReference 工具

适用于创建变体和新风格：

风格转换：“让这张照片看起来像一幅画”
格式变化：“将这个转换成卡通风格”
创意变体：“创造这个的未来版本”
艺术诠释：“让这个看起来像素描”

支持的模型

kontext：专为图像到图像任务优化的模型
nanobanana：新的Google模型，支持文本到图像和图像到图像生成
seedream：新的ByteDance模型，支持文本到图像和图像到图像生成

多参考图像：editImage和generateImageFromReference接受imageUrl作为单一URL或URL数组。服务器将数组编码为API使用的逗号分隔的image参数。顺序重要；kontext仅使用第一个图像，nanobanana最多安全到约4个参考，而seedream支持多达10个。

重要：仅限URL。图像到图像工具需要公开访问的HTTP(S) URL。本地文件路径、文件上传和base64/data URL不被此MCP服务器支持（它不会上传文件）。如果您需要从本地图像开始，请将其托管在某个可访问的地方（例如，临时文件主机、对象存储或存储库中的原始链接），并传递URL。

示例用法

// 编辑现有图像
const editResult = await editImage(
  "将背景改为日落海滩",
  "https://example.com/photo.jpg",
  "nanobanana"  // 或 "kontext", "seedream"
);

// 从参考生成
const referenceResult = await generateImageFromReference(
  "将这个变成水彩画",
  "https://example.com/photo.jpg",
  "seedream"  // 或 "kontext", "nanobanana"
);

图像生成细节

默认行为

使用generateImage工具时：

图像默认保存为PNG文件
默认保存位置是在MCP服务器运行的当前工作目录
默认使用flux模型
每张图像默认生成随机种子（确保多样性）
无论是否保存到文件，都会始终返回base64编码的图像数据

自定义图像生成

// `generateImage`的示例选项
const options = {
  // 模型选择（默认为'flux'）
  // 可用模型："flux", "turbo", "kontext", "nanobanana", "seedream"
  model: "flux",

  // 图像尺寸
  width: 1024,
  height: 1024,

  // 生成选项
  seed: 12345,  // 用于可重复性的特定种子（默认为随机）
  enhance: true,  // 在生成前使用LLM增强提示（默认为true）
  safe: false,  // 内容过滤（默认为false）

  // 文件保存选项
  saveToFile: true,  // 设置为false以跳过保存到磁盘
  outputPath: "/path/to/save/directory",  // 自定义保存位置
  fileName: "my_custom_name",  // 不带扩展名
  format: "png"  // png, jpeg, jpg, 或 webp
};

图像保存位置

使用Claude或其他带有MCP服务器的应用程序时：

图像保存在MCP服务器运行的当前工作目录中，而不是Claude或客户端应用程序的安装位置。
如果您从特定目录手动启动MCP服务器，图像将默认保存在那里。
如果Claude Desktop自动启动MCP服务器，图像将保存在Claude Desktop的工作目录中（通常在应用程序数据文件夹中）。

💡 Windows 用户：对于Windows上的可靠文件保存，请在MCP配置中使用绝对路径而不是相对路径（例如，C:\Users\YourName\Pictures\MCPollinations而不是./mcpollinations-output）。相对路径可能会根据工作目录上下文而无法正确解析。

查找生成的图像

Claude在生成图像后的响应中包括完整的文件路径
您可以使用outputPath参数指定一个熟悉的保存位置
最佳实践：让Claude将图像保存到易于访问的文件夹，如您的图片或下载目录

唯一的文件名

MCP服务器确保生成的图像总是有唯一的文件名，并且永远不会覆盖现有的文件：

默认文件名包括：
- 提示的净化版本（前20个字符）
- 时间戳
- 随机后缀
自定义文件名也受到保护：
- 如果您指定了一个文件名并且已经存在同名文件，将自动添加数字后缀
- 例如：sunset.png，sunset_1.png，sunset_2.png等。

这意味着您可以安全地使用相同的提示或文件名生成多张图像，而不必担心覆盖之前的图像。

访问Base64数据

即使保存到文件，也会始终返回base64编码的图像数据，可用于：

嵌入网页（<img src="data:image/png;base64,..." />）
传递给其他服务或API
在内存中处理，无需文件系统操作
显示在支持数据URI的应用程序中

开发者指南

如果您想在自己的项目中使用此包：

# 安装为依赖项
npm install @pinkpixel/mcpollinations

# 在代码中导入
import { generateImageUrl, generateImage, repsondText, respondAudio, listTextModels, listImageModels, listAudioVoices } from '@pinkpixel/mcpollinations';