关键词

Replicate API文生图模型接口AI模型FastMCP

使用说明

项目简介

本项目是一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器的实现，它基于 FastMCP 框架构建，旨在为 Replicate 平台上的各种 AI 模型提供标准化的访问接口。通过该服务器，MCP 客户端可以方便地调用 Replicate 上托管的 AI 模型，例如文生图模型。

主要功能点

  • 文生图模型调用: 支持调用 Replicate 上的文生图模型，并可自定义模型参数。
  • 模型 Schema 获取: 可以获取 Replicate 模型的输入输出 Schema 信息，方便用户了解模型接口。
  • 图片处理: 支持对生成的图片进行大小调整和优化。

安装步骤

  1. 安装依赖: 确保你的 Python 环境中安装了必要的依赖包。在项目根目录下打开终端，运行以下命令： 
    pip install -r requirements.txt
  2. 配置 Replicate API Token: 你需要拥有 Replicate 平台的 API Token 才能使用该服务器。
    • 在项目根目录下创建 '.env' 文件。
    • 在 '.env' 文件中添加你的 Replicate API Token，例如： 
      REPLICATE_API_TOKEN=your_token_here
      将 'your_token_here' 替换为你的实际 Replicate API Token。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下信息才能连接到该 MCP 服务器。这是一个 JSON 格式的配置示例，你需要将其提供给你的 MCP 客户端。

{
  "server_name": "replicate",  // 服务器名称，可以自定义
  "command": "fastmcp",      // 启动服务器的命令，这里使用 fastmcp 框架的命令
  "args": ["dev", "server.py"] // 启动服务器命令的参数，指定以开发模式运行 server.py 文件
}

配置参数说明:

  • 'server_name': MCP 服务器的名称，客户端可以使用此名称来标识和管理不同的服务器连接。你可以根据需要自定义此名称。
  • 'command': 启动 MCP 服务器的命令。对于本项目，由于使用了 'fastmcp' 框架，所以启动命令为 'fastmcp'。
  • 'args': 启动命令的参数列表。
    • '"dev"': 指定 'fastmcp' 以开发模式运行，方便本地调试和开发。
    • '"server.py"': 指定要运行的服务器代码文件为 'server.py'。

注意: 请确保你的 MCP 客户端能够正确解析和使用以上 JSON 格式的配置信息。客户端需要使用 'command' 和 'args' 来启动 MCP 服务器进程，并使用 'server_name' 来标识该服务器实例。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器: 配置好 MCP 客户端后，客户端会根据上述配置启动 MCP 服务器。

  2. 使用 MCP 客户端: 通过 MCP 客户端连接到启动的 'replicate' 服务器。

  3. 调用工具: 客户端可以发现并调用服务器提供的工具，例如：

    • 'generate_image': 用于生成图像。你需要提供 'model_name' (Replicate 模型名称，例如 'stability-ai/sdxl') 和 'parameters' (模型参数，例如 prompt 等) 作为输入。
    • 'get_model_schema': 用于获取模型 Schema 信息。你需要提供 'model_name' 作为输入。

    具体工具的使用方法和参数，请参考 MCP 客户端的文档和工具的描述信息。

示例工具调用 (generate_image):

假设你想使用 'stability-ai/sdxl' 模型生成一张猫的图片，你可以在 MCP 客户端中调用 'generate_image' 工具，并提供如下输入参数：

{
  "tool_name": "generate_image",
  "input": {
    "model_name": "stability-ai/sdxl",
    "parameters": {
      "prompt": "a photo of a cat"
    }
  }
}

服务器会将请求转发到 Replicate API，调用 'stability-ai/sdxl' 模型生成图片，并将生成的图片数据返回给 MCP 客户端。

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AI与计算

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