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alchain/alchain_aipic

6 Stars 1.8k 次浏览更新于 2026-08-23

浏览器自动化

该服务暂未提供标准配置，请参考 README 手动接入

服务介绍

AI图片生成MCP Server

一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI图片生成服务器，专门用于自动分析网页和文章内容，生成相应的AI图片。

功能特性

🎯 核心功能

智能网页分析: 自动分析HTML内容，识别需要图片的区域
文章配图生成: 分析文章内容，为关键段落生成配图
AI图片生成: 使用FLUX模型生成高质量图片
英文提示词优化: 自动将中文描述转换为适合AI生成的英文提示词
HTML增强: 将生成的图片自动嵌入到原始网页中

🛠️ 提供的工具

1. analyze-and-generate-webpage-images

功能: 分析网页HTML内容并生成相应图片
参数:
- html: 网页HTML内容
- generateImages: 是否立即生成图片（默认true）

2. analyze-and-generate-article-images

功能: 分析文章内容并生成配图
参数:
- content: 文章内容
- title: 文章标题（可选）
- generateImages: 是否立即生成图片（默认true）

3. generate-single-image

功能: 根据提示词生成单张图片
参数:
- prompt: 英文提示词
- width: 图片宽度（默认1024）
- height: 图片高度（默认1024）
- model: 使用的模型名称（可选）

4. generate-enhanced-webpage

功能: 将生成的图片嵌入到原始HTML中
参数:
- originalHtml: 原始HTML内容
- imageMapping: 图片ID到URL的映射

5. translate-prompt-to-english

功能: 将中文描述翻译为英文提示词
参数:
- chinesePrompt: 中文提示词或描述
- style: 图片风格（可选）

📊 提供的资源

1. generated-images

URI: generated://images
功能: 获取所有已生成的AI图片信息

2. generation-stats

URI: stats://generation
功能: 获取图片生成的统计信息

安装和使用

1. 安装依赖

npm install

2. 编译TypeScript

npm run build

3. 运行服务器

npm start

4. 开发模式

npm run dev

配置MCP客户端

Claude Desktop配置

在Claude Desktop的配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "ai-image-generator": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/your/ai-image-generator-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "MODELSCOPE_API_KEY": "your-modelscope-api-key-here"
      }
    }
  }
}

重要: 请将 "your-modelscope-api-key-here" 替换为您的真实ModelScope API密钥。

其他MCP客户端

根据您使用的MCP客户端，按照相应的配置方式添加此服务器，并在环境变量中设置API密钥。

API密钥配置

1. 获取ModelScope API密钥

访问 ModelScope
注册并登录账户
进入个人中心 → API管理
创建新的API密钥
复制API密钥（格式：ms-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）

2. 配置环境变量

在MCP客户端配置文件的 env 部分设置API密钥，一次配置长期使用，类似于Google Maps的配置方式。

使用示例

配置完API密钥后，可以直接在MCP客户端中使用工具，无需再传递API密钥：

1. 分析网页并生成图片

// 通过MCP客户端调用
const result = await mcpClient.callTool("analyze-and-generate-webpage-images", {
  html: "<html><body><h1>我的网站</h1><img src='placeholder.jpg' alt='主页图片'></body></html>",
  generateImages: true
});

2. 为文章生成配图

const result = await mcpClient.callTool("analyze-and-generate-article-images", {
  content: "人工智能技术正在快速发展...",
  title: "AI技术发展趋势"
});

3. 生成单张图片

const result = await mcpClient.callTool("generate-single-image", {
  prompt: "A beautiful landscape with mountains and lake, photorealistic, high quality",
  width: 1024,
  height: 768
});

技术架构

核心组件

ImageGenerator: 负责与ModelScope API交互，生成AI图片
ContentAnalyzer: 分析网页和文章内容，识别图片需求
AIImageGeneratorMCPServer: 主服务器类，处理MCP协议通信

支持的图片格式

宽度: 200-1200像素
高度: 200-1200像素
格式: JPEG, PNG

使用的AI模型

默认模型: MusePublic/489_ckpt_FLUX_1
支持自定义模型（需要在ModelScope平台可用）

高级功能

智能内容分析

自动识别网页中的图片占位符
基于上下文生成相关的图片描述
智能推断图片尺寸和风格

提示词优化

自动将中文描述转换为英文
添加质量和风格描述符
基于内容上下文优化提示词

批量处理

支持同时生成多张图片
异步处理提高效率
错误处理和重试机制

错误处理

服务器包含完善的错误处理机制：

API调用失败时的错误信息
网络连接问题的处理
无效参数的验证
详细的错误日志记录

性能优化

异步图片生成
内存中缓存生成的图片信息
批量处理优化
错误重试机制

扩展性

添加新的图片生成模型

在ImageGenerator类中添加新的模型支持：

const newModel = 'your-new-model-id';
const response = await this.generateImage({
  prompt: "your prompt",
  model: newModel
});

添加新的分析算法

在ContentAnalyzer类中扩展分析功能：

private customAnalyzer(content: string): AnalysisResult {
  // 实现自定义分析逻辑
}

贡献指南

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许可证

MIT License

联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

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更新日志

v1.0.0

初始版本发布
支持网页和文章分析
集成FLUX图片生成模型
提供完整的MCP协议支持

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