MCP Midjourney MCP服务器

关键词

图像生成视频生成AI工具集成云端API服务JSON-RPC

使用说明（Markdown格式）

项目简介

  • 本仓库实现一个基于 MCP（Model Context Protocol）的服务器端，聚合对 AceDataCloud 的 Midjourney API 的访问能力，允许大语言模型通过标准化的工具、资源和 Prompt 模板与后端进行交互，完成图像、视频生成、编辑、描述、翻译、任务查询等工作流。

主要功能点

  • MCP 服务器核心能力：处理 MCP 请求/响应、管理会话与能力声明，提供多传输协议支持（STDIO 与 HTTP）。
  • 资源与工具管理：托管并暴露一组用于图像/视频生成与处理的工具（如 midjourney_imagine、midjourney_transform、midjourney_edit、midjourney_generate_video、midjourney_describe、midjourney_translate 等）。
  • Prompt 模板：提供可渲染的提示模板，帮助 LLM 设计高质量的交互流程与工作流示例。
  • 远程与本地运行：支持本地 STDIO 模式以及远程 HTTP 模式（通过 Bearer token 进行鉴权）。
  • 安全与部署：HTTP 模式通过中间件进行令牌校验，提供健康检查和可观测性日志，支持 Docker/self-host 部署。
  • 高层封装的 API 客户端：内部封装对 AceDataCloud Midjourney 的 HTTP 调用，包含 Imagine/Describe/Edit/Video/Translate/Seed/Task 等端点。

安装步骤

  • 安装依赖并进入项目：Clone 后执行 pip install -e . -（可选）创建并配置环境变量：复制 .env.example 为 .env，并在其中设置 ACEDATACLOUD_API_TOKEN（如在本地 STDIO 模式需要）。
  • 运行方式有两种：
    • STDIO 本地模式（默认）: mcp-midjourney
    • HTTPerver 模式（对外暴露 API）: mcp-midjourney --transport http --port 8000
  • 运行时日志和启动信息将显示在终端，支持通过 DEBUG/INFO 等日志级别进行观测。

服务器配置（MCP 客户端配置描述，JSON 格式，含 server name、command、args 等）
{ "server_name": "midjourney", "command": "mcp-midjourney", "args": [ // 如需使用 HTTP 模式，可添加 // "--transport", "http", // "--port", "8000" ], "description": "MCP Midjourney 服务端，提供图像/视频生成及相关工具的 MCP 接入点。", "notes": "客户端通过 MCP 配置连接到该服务器。健康接口在 /health 提供，默认 STDIO 方式启动时通过本地流进行通信，HTTP 模式通过 /mcp 路径暴露服务。" } 注：以上配置示例应作为 MCP 客户端配置参考，真实使用时请根据运行环境调整命令参数。MCP 客户端无需了解内部实现细节，只需按上述字段进行连接配置。

基本使用方法

  • 连接与调用：通过 MCP 客户端向服务器注册工具与提示模板，LLM 通过工具名调用相应的 Midjourney 功能（如 imagine、edit、describe、translate、generate_video 等），服务器将对 AceDataCloud 的 Midjourney API 进行调用并返回任务信息（如 task_id、结果 URL 等）。
  • 运行与监控：在本地 STDIO 模式下，你的终端即为客户端和服务器的通信通道；在 HTTP 模式下，通过 Bearer token 在 Authorization 头部进行鉴权，调用 /mcp 路径进行 JSON-RPC 通信。
  • 常用工作流示例：先调用 midjourney_imagine 生成图片，再使用 midjourney_transform/on 视情况进行变换或放大，必要时可通过 midjourney_get_task 查询任务状态。

注意事项

  • 在 HTTP 模式下，请确保在每次请求中携带有效的 Bearer token，服务端会从请求头中提取并用于上游 API 鉴权。
  • 该实现包含完整的工具、提示与示例工作流，便于在多种 MCP 兼容客户端环境下进行集成测试与生产应用。

关键词 图像生成, 视频生成, AI工具集成, 云端API服务, JSON-RPC

分类ID 6

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