图像生成服务器

Name: 图像生成服务器
Author: fengin

作者：fengin213 星标更新：2025-07-17

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

Image-Gen-Server

基于Zhimeng AI的图像生成服务，专门设计用于与cursor IDE集成。它接收来自cursor的文本描述，生成相应的图像，并提供图像下载和保存功能。

此插件的开发过程可以在我的网站上找到：开发一个与Cursor集成的MCP服务器，让Cursor展翅高飞！

更多关于AI的知识，请参考AI百科全书（https://aibook.ren）

功能

完美集成到cursor IDE
支持文本转图像生成
自动保存生成的图像
支持自定义保存路径
一次生成四张图像以提供更多选择

安装

通过Smithery安装

要通过Smithery自动安装Image-Gen-Server到Claude Desktop：

npx -y @smithery/cli install @fengin/image-gen-server --client claude

环境准备，MCP相对较新，依赖于更新版本的环境

Python 3.10+
安装npm
安装nodejs（测试v15和v16不工作，开发环境验证v20工作，其他未验证）
安装pip install UV
如果需要调试，还需要安装这个：npm install -g @modelcontextprotocol/inspector@0.4.0

克隆项目

git clone https://github.com/fengin/image-gen-server.git
cd image-gen-server

安装依赖

pip install -r requirements.txt
pip install uv

设置Dream Token和图像的默认保存地址修改server.py文件中的这两个配置

# API配置
JIMENG_API_TOKEN = "057f7addf85dxxxxxxxxxxxxx" # 登录即梦获得的session_id，支持多个，在后面用逗号分隔   
IMG_SAVA_FOLDER = "D:/code/image-gen-server/images" # 图像默认保存路径

Cursor集成

打开cursor设置
- 单击左下角的设置图标
- 选择功能>MCP服务器
- 单击“添加新的MCP服务器”
填写服务器配置
- 名称：image-gen-server(或你喜欢的任何名称)
- 类型：命令
- 命令：
```
uv run --with fastmcp fastmcp run D:\code\image-gen-service\server.py
```
  注意：替换实际项目的路径
  - Windows示例： uv run --with fastmcp fastmcp run D:/code/image-gen-service/server.py
  - macOS/Linux示例： uv run --with fastmcp fastmcp run /Users/username/code/image-gen-server/server.py
  Windows有很多路径问题。尝试在D:/code/image gen server/server. py中使用各种斜杠
  
  填写完表单后，会弹出一个黑窗口，然后可以要求cursor为您生成所需的图像。目前，黑窗口会继续运行，无法解决此弹窗的问题

使用说明

在cursor中，您需要要求cursor生成图像。在代理模式下，提示它理解如何使用图像工具，然后直接请求您想要生成并保存在所需位置的图像

获取即时Dream Token

访问即时梦想
登录账户
按F12打开开发者工具
在Application>Cookies中找到sessionid
将找到的session ID设置为server.py中的JIMENG-API_TOKEN

工具功能描述

generate_image

async def generate_image(prompt: str, file_name: str, save_folder: str = None, sample_strength: float = .5, width: int = 1024, height: int = 1024) -> list[types.TextContent | types.ImageContent | types.EmbeddedResource]:
    """根据文本描述生成图片

    参数：
        prompt: 图片的文本prompt描述
        file_name: 生成图片的文件名(不含路径，如果没有后缀则默认使用.jpg)
        save_folder: 图片保存绝对地址目录(可选,默认使用IMG_SAVA_FOLDER)
        sample_strength: 生成图片的精细度(可选,范围0-1,默认0.5)
        width: 生成图片的宽度(可选,默认1024)
        height: 生成图片的高度(可选,默认1024)

    返回值：
        List: 包含生成结果的JSON字符串
    """

技术实现

server.py使用FastMCP实现了MCP服务器的能力，供cursor/Claude使用

2. server.py调用了proxy.jimeng模块来与DreamAI进行反向交互。反向模块proxy.jiemeng也可以单独安装和使用，提供了以下主要功能：

图像生成(generate_images)
同步对话完成(creat_completion)
流式对话完成(creat_completion_steam)
多账号token支持
完整错误处理

更多详细信息，请参阅proxy/jimeng/README.md。

使用示例

# cursor代理模式下
# 示例一
根据提供的项目需求，帮我生成一张产品logo，放在项目目录images下面

# 示例二
根据项目需求，帮我制作网站的首页，头部需要有banner图片。

许可证

MIT许可证作者：凌风

故障排除

1. 配置后，弹出一个黑窗口并快速消失，工具状态变为未找到工具

原因：启动失败，通常由以下原因导致

配置命令不正确。检查命令是否正确。通常，'server.py'的路径不正确，或者路径包含中文字符，或者正反斜杠不正确
依赖环境未准备好
运行所依赖的终端不正确。例如，对于我的Windows系统，可用的终端有Git bash、cmd、PowerShell、WSL等。我尝试了所有这些终端并配置了cursor。我的系统默认终端是cmd。如果在此对应的终端上运行时遇到错误，通常是由于环境未安装。安装环境即可解决问题

2. 正常运行后，如何查看调用日志或调试

将命令更改为以下内容：

uv run --with fastmcp fastmcp dev D:/code/image-gen-service/server.py

将最后的run更改为dev。

或者，在终端上运行以下命令进入调试模式：

fastmcp dev D:/code/image-gen-service/server.py

将输出一个调试地址：http://localhost:5173/ 您可以在浏览器中打开此地址使用MCP Inspector进行调试。有关如何使用MCP Inspector的具体说明，请参阅官方文档