AIHubMix Image Generation MCP Server

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的图像生成服务器，使用 AIHubMix API 来访问 OpenAI 的图像生成模型。兼容 Claude Code 和其他 MCP 客户端。

功能特性

• 🎨 使用 AIHubMix API 访问 OpenAI 的 DALL-E 模型
• 🖼️ 支持多种图像尺寸和质量设置
• 🔧 多种 API 密钥配置方法
• 💾 自动保存生成的图像到 images/ 文件夹
• 🛡️ 完善的错误处理和验证
• 📝 详细的生成日志和状态信息

支持的模型

• DALL-E 3: 高质量图像生成，支持多种尺寸和风格
• DALL-E 2: 经典图像生成模型

安装

1. 克隆此仓库：

git clone <repository-url>
cd aihubmix-image-mcp-server

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 配置您的 AIHubMix API 密钥（见配置部分）

配置

服务器支持多种方法来配置您的 AIHubMix API 密钥：

方法 1: 环境变量（推荐）

export AIHUBMIX_API_KEY="your_aihubmix_api_key_here"
export AIHUBMIX_BASE_URL="https://api.aihubmix.com/v1"

方法 2: .env 文件

在服务器目录中创建 .env 文件：

AIHUBMIX_API_KEY=your_aihubmix_api_key_here
AIHUBMIX_BASE_URL=https://api.aihubmix.com/v1

方法 3: 配置文件

创建 ~/.config/aihubmix-image-mcp/config.json：

{
  "aihubmix_api_key": "your_aihubmix_api_key_here",
  "aihubmix_base_url": "https://api.aihubmix.com/v1"
}

或在服务器目录中创建本地 config.json 文件。

在 Claude Code 中使用

将此 MCP 服务器添加到 Claude Code：

# 使服务器可执行
chmod +x server.py

# 添加到 Claude Code（替换为您的实际路径）
claude mcp add-json --scope user aihubmix-image '{
  "command": "python3",
  "args": ["/path/to/aihubmix-image-mcp-server/server.py"],
  "env": {
    "AIHUBMIX_API_KEY": "your_aihubmix_api_key_here"
  }
}'

# 验证连接
claude mcp list

获取 AIHubMix API 密钥

1. 访问 AIHubMix 官网
2. 注册账户或登录
3. 在控制台中生成新的 API 密钥
4. 确保账户有足够的额度用于图像生成

当前配置

您的 API 配置已经设置完成：

• API 地址: https://aihubmix.com/v1
• API 密钥: sk-nX1g2sjjTRedR3RI77A3E3D9Dc8f4cEfB0A7144aDc4e6aA2

配置文件已保存在 .env 文件中，可以直接使用。

工具

generate_image

使用 AIHubMix API 生成图像。

参数：

• prompt（必需）：描述要生成图像的详细提示词
• model（可选）：图像生成模型 - "dall-e-3" 或 "dall-e-2"（默认："dall-e-3"）
• size（可选）：图像尺寸 - "1024x1024"、"1792x1024" 或 "1024x1792"（默认："1024x1024"）
• quality（可选）：图像质量 - "standard" 或 "hd"（默认："standard"，仅 DALL-E 3 支持）
• style（可选）：图像风格 - "vivid" 或 "natural"（默认："vivid"，仅 DALL-E 3 支持）
• n（可选）：生成图像的数量，1-4（默认：1）
• filename（可选）：保存图像的文件名（不含扩展名，默认："generated_image"）

返回：

• 文本描述生成结果
• 自动保存的图像文件到 images/ 文件夹
• 图像 URL 和优化后的提示词

在 Claude Code 中的示例：

生成一张宁静的山景日落图像，有水晶般清澈的湖泊，保存为 mountain_sunset.png

直接运行

HTTP 服务器（推荐用于 Smithery AI 部署）

python http_server.py

服务器将在 http://localhost:8000 启动，支持 HTTP MCP 协议。

Stdio 服务器（用于本地开发）

python server.py

服务器通过 stdio 监听 MCP 协议消息。

API 参考

此服务器通过 AIHubMix API 实现 OpenAI 的图像生成 API：

curl -X POST "https://api.aihubmix.com/v1/images/generations" \
    -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "dall-e-3",
        "prompt": "your detailed prompt here",
        "size": "1024x1024",
        "quality": "standard",
        "style": "vivid"
    }'

错误处理

服务器处理各种条件：

• 缺少/无效的 API 密钥，提供有用的配置指导
• 无效的提示词和参数
• API 速率限制和网络超时
• 账户余额不足

故障排除

"AIHubMix API key not found" 错误

使用上述方法之一配置您的 API 密钥。服务器按以下顺序检查：

1. AIHUBMIX_API_KEY 环境变量
2. 服务器目录中的 .env 文件
3. ~/.config/aihubmix-image-mcp/config.json 或 ./config.json 中的配置文件

权限错误

chmod +x server.py

模块导入错误

pip install -r requirements.txt

网络连接问题

• 检查网络连接
• 验证 AIHubMix API 服务状态
• 确认 API 密钥有效且有足够余额

依赖要求

• Python 3.7+
• AIHubMix API 密钥
• 依赖项：httpx、python-dotenv

贡献

欢迎贡献！此项目设计用于在 Smithery.ai 上发布。

许可证

MIT 许可证

关于

AIHubMix Image Generation MCP Server - 使用 AIHubMix API 访问 OpenAI 图像生成模型的 Model Context Protocol (MCP) 兼容服务器

更新日志

v1.0.0

• 初始版本
• 支持 DALL-E 3 和 DALL-E 2 模型
• 多种配置方法
• 自动图像保存
• 完善的错误处理