使用说明

项目简介

本项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，它允许支持 MCP 协议的 LLM 客户端（如 Claude）通过调用工具来生成图像。该服务器集成了 Together AI 的图像生成 API，提供了一个 'generate_image' 工具，使 LLM 能够根据文本提示生成图像。

主要功能点

图像生成工具: 提供 'generate_image' 工具，LLM 客户端可以通过发送文本提示来调用该工具生成图像。
可配置参数: 'generate_image' 工具支持可选参数，如生成步骤 ('steps') 和生成图像数量 ('n')，允许更精细地控制图像生成过程。
本地缓存: 服务器会将生成的图像缓存到本地，提高后续访问效率。
兼容 MCP 协议: 完全遵循 MCP 协议，可以与任何支持 MCP 协议的客户端兼容。
使用 Stdio 传输: 通过标准输入输出 (stdio) 与 MCP 客户端进行通信，配置简单。

安装步骤

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 Together AI API 密钥 你需要申请 Together AI API 密钥，并将其设置为环境变量 'TOGETHER_API_KEY'。

Linux/macOS:

export TOGETHER_API_KEY="your-api-key-here"

Windows (命令提示符):

set TOGETHER_API_KEY=your-api-key-here

Windows (PowerShell):

$env:TOGETHER_API_KEY="your-api-key-here"

或者，你可以在项目根目录下创建 '.env' 文件，并添加以下内容：

TOGETHER_API_KEY=your-api-key-here

构建项目
```
npm run build
```

服务器配置

要将此 MCP 服务器与 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）配合使用，你需要在客户端的配置文件中添加服务器配置信息。以 Claude Desktop 为例，你需要编辑 'claude_desktop_config.json' 文件，该文件通常位于：

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

在 'mcpServers' 字段中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "Together AI Image Server": {
      "command": "/path/to/together-ai-image-server/build/index.js"
    }
  }
}

配置参数说明:

server name: 'Together AI Image Server' - 服务器名称，可以自定义，用于在客户端中标识该服务器。
command: '/path/to/together-ai-image-server/build/index.js' - 必须修改为 'together-ai-image-server' 项目 'build/index.js' 文件的绝对路径。 指向服务器启动脚本的命令。

基本使用方法

配置完成后，启动 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端。客户端应该能够检测到并连接到 "Together AI Image Server"。

当你在 Claude 中需要生成图像时，你可以指示 Claude 使用 "generate_image" 工具，并提供相应的文本提示。例如，你可以对 Claude 说：

'请使用 generate_image 工具，根据提示 "a futuristic city" 生成一张图片。'

Claude 就会调用 "Together AI Image Server" 的 'generate_image' 工具，并返回生成的图像的 URL 和本地路径。

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