Together AI 图像服务器

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一个基于TypeScript的MCP（模型上下文协议）服务器，用于通过Together AI API生成图像。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/p1ctvg1l87"> <img width="380" height="200" src="https://gips1.baidu.com/it/u=3359910004,2236865785&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=760&h=400" alt="Together AI 图像服务器 MCP服务器" /> </a>

概述

此服务器提供了一个简单的接口，通过MCP协议使用Together AI的图像生成模型来生成图像。它允许Claude和其他兼容MCP的助手根据文本提示生成图像。

特性

工具

• generate_image - 根据文本提示生成图像
  • 需要一个文本提示作为必需参数
  • 可选参数用于控制生成步骤和图像数量
  • 返回生成图像的URL和本地路径

先决条件

• Node.js（推荐v14或更高版本）
• Together AI API密钥

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/zym9863/together-ai-image-server.git
cd together-ai-image-server

# 安装依赖
npm install

配置

设置您的Together AI API密钥为环境变量：

# 在Linux/macOS上
export TOGETHER_API_KEY="your-api-key-here"

# 在Windows（命令提示符）上
set TOGETHER_API_KEY=your-api-key-here

# 在Windows（PowerShell）上
$env:TOGETHER_API_KEY="your-api-key-here"

或者，您可以在项目根目录创建一个.env文件：

TOGETHER_API_KEY=your-api-key-here

开发

构建服务器：

npm run build

为了在开发时自动重建：

npm run watch

使用Claude Desktop

要在Claude Desktop中使用，请添加服务器配置：

在macOS上：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
在Windows上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "Together AI 图像服务器": {
      "command": "/path/to/together-ai-image-server/build/index.js"
    }
  }
}

将/path/to/together-ai-image-server替换为您实际安装路径。

调试

由于MCP服务器通过stdio进行通信，调试可能会很困难。我们建议使用MCP Inspector，这是一个包脚本：

npm run inspector

Inspector将提供一个URL，以便您可以在浏览器中访问调试工具。

API参考

generate_image

根据文本提示使用Together AI的图像生成API生成图像。

参数：

• prompt（字符串，必需）：用于图像生成的文本提示
• steps（数字，可选，默认值：4）：扩散步骤的数量（1-4）
• n（数字，可选，默认值：1）：要生成的图像数量（1-4）

返回：

包含以下内容的JSON对象：

• image_urls：生成图像的URL数组
• local_paths：本地缓存图像的路径数组

许可证

MIT

贡献

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