AI Image Generation: Boost Creativity, Scale Workflows

AI 图像生成服务

基于 Together AI 的图像生成服务，专门设计用于与 Cursor MCP 服务集成。支持自定义图片大小、保存路径等功能。

功能特点

• 支持高质量图像生成
• 自动重试和错误处理
• 支持批量生成多张图片
• 完整的路径和权限验证
• 详细的错误提示
• 异步处理支持

环境准备

1. Python 环境

• Python 3.10+

• 下载地址： https://www.python.org/downloads/

• 推荐使用 pyenv 管理 Python 版本：

  macOS 安装 pyenv

  brew install pyenv

  安装 Python

  pyenv install 3.13.2
  pyenv global 3.13.2

• Nodejs 环境

• 下载地址： https://nodejs.org/zh-cn

2. uv 包管理工具

uv 是一个快速的 Python 包管理器，需要先安装：

# macOS 安装 uv
brew install uv

# 或者使用 pip 安装
pip install uv

3. Together AI API 密钥

1. 访问 Together AI API Keys
2. 注册/登录账号
3. 创建新的 API 密钥
4. 复制密钥并保存，格式如：YOUR_API_KEY

4. Cursor

• 下载并安装 Cursor IDE
• 确保 Cursor 已正确配置 Python 环境

安装配置

1. 克隆项目：

git clone [https://github.com/chenyeju295/mcp_generate_images.git]

2. 安装依赖(cd 到mcp_generate_images 安装)：

python3 -m pip install fastmcp requests

出现证书问题可以使用：

python3 -m pip install fastmcp requests --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir

3. 配置 API 密钥：

在 mcp_server.py 中修改 TOGETHER_API_KEY：

TOGETHER_API_KEY = "your_api_key_here"  # 替换为你的 Together AI API 密钥

4. 配置服务：

在 mcp_server.py 中可以修改以下配置：

CONFIG = {
    "api": {
        "url": "https://api.together.xyz/v1/images/generations",
        "model": "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free",
        "timeout": 30,
        "max_retries": 3,
        "retry_delay": 5
    },
    "image": {
        "max_width": 1024,
        "max_height": 1024,
        "default_width": 1024,
        "default_height": 1024,
        "default_steps": 2,
        "max_batch_size": 4
    },
    "output": {
        "base_folder": "你的默认保存路径",
        "allowed_extensions": [".png", ".jpg", ".jpeg"],
        "default_extension": ".png"
    }
}

运行服务

1. 开发模式运行（带调试界面）：

• 运行检查是否成功:

  uv run --with fastmcp fastmcp dev /Users/username/Documents/mcp_generate_images/mcp_server.py

2. 生产模式运行：

uv run --with fastmcp fastmcp run /Users/username/Documents/mcp_generate_images/mcp_server.py

3. 如果端口被占用，可以指定其他端口：

PORT=5174 uv run --with fastmcp fastmcp dev /Users/username/Documents/mcp_generate_images/mcp_server.py

使用说明

在 Cursor IDE 中使用

1. 确保服务正在运行
2. 在 Cursor 中引入MCP：

• 添加mcp 服务：

  uv run --with fastmcp fastmcp run /Users/username/Documents/mcp_generate_images/mcp_server.py

• 如图（运行成功）：

3. 在 Cursor 中使用：

• 在composer 的 agent 模式下，直接输入相关的提示：

错误排查

如果遇到问题，请检查：

1. 服务是否正常运行
2. 保存路径是否正确（必须是绝对路径）
3. 目录权限是否正确
4. 网络连接是否正常
5. API 密钥是否有效
6. Python 环境是否正确配置
7. uv 是否正确安装
8. 依赖包是否完整安装