iflow-mcp_wwwzhouhui_jimeng-mcp 0.1.0
MCP server for JiMeng AI image and video generation
Requires Python: >=3.10

# 即梦 MCP 服务器

一个用于[即梦AI](https://jimeng.duckcloud.fun)的模型上下文协议(MCP)服务器 - 通过Claude和其他LLM应用提供强大的图像和视频生成能力。

> **核心依赖**: 本项目基于 [jimeng-free-api-all](https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all) 开源项目构建,该项目提供了即梦AI的逆向接口实现,支持文生图、图生视频等多种AI生成能力。

## 更新日志

### 2024-12-14 v0.2.0 - 参数格式同步更新
- **同步上游 v4.7 更新**：适配 jimeng-free-api-all 最新 API 参数格式
- **图片接口参数变更**：
  - 移除 `width`、`height` 参数
  - 新增 `ratio` 参数：支持 `1:1`、`4:3`、`3:4`、`16:9`、`9:16`、`3:2`、`2:3`、`21:9`
  - 新增 `resolution` 参数：支持 `1k`、`2k`（默认）、`4k`
- **视频接口参数变更**：
  - 移除 `width`、`height` 参数
  - 新增 `ratio` 参数：支持 `1:1`（默认）、`4:3`、`3:4`、`16:9`、`9:16`
  - `resolution` 参数：支持 `480p`、`720p`（默认）、`1080p`
  - 新增 `duration` 参数：视频时长，支持 5 或 10 秒
- **默认模型升级**：默认图像模型从 `jimeng-4.0` 升级为 `jimeng-4.5`

## 功能特性

本MCP服务器提供四个主要工具:

### 1. 文本生成图像 (text_to_image)
使用即梦4.5根据文本描述生成高质量图像。

**能力:**
- 从详细的文本提示创建图像
- 支持负面提示词(要避免的内容)
- 多种宽高比(1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 21:9)
- 多种分辨率(1k, 2k, 4k)
- jimeng-4.5/4.1/4.0 支持智能多图生成

### 2. 图像合成 (image_composition)
基于文本指令将多张图像融合在一起。

**能力:**
- 合成1-10张图像
- 风格迁移和图像混合
- 基于文本提示的智能合成
- 生成多个变体结果

### 3. 文本生成视频 (text_to_video)
使用即梦视频3.0根据文本描述生成短视频片段。

**能力:**
- 从文本创建动画视频
- 支持多种分辨率(480p, 720p, 1080p)
- 多种宽高比(1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16)
- 可选时长(5秒或10秒)

### 4. 图像生成视频 (image_to_video)
基于文本提示为静态图像添加动画效果。

**能力:**
- 让图像动起来
- 通过文本描述控制动画效果
- 支持首帧/尾帧图像输入
- 可选时长(5秒或10秒)

## 技术架构

本 MCP 服务器的核心 API 能力基于 [jimeng-free-api-all](https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all) 项目实现。

### 为什么选择 jimeng-free-api-all?

- ✅ **完全开源**: 遵循 GPL-3.0 开源协议,代码完全透明
- ✅ **OpenAI 兼容**: 完美兼容 OpenAI API 格式,易于集成
- ✅ **功能完整**: 支持文生图、图生视频、图像合成等全套功能
- ✅ **零配置部署**: 支持 Docker 一键部署,开箱即用
- ✅ **免费额度**: 官方每日赠送 66 积分,可生成 66 次

### 架构说明

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│            Claude Desktop / MCP Client           │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ MCP Protocol
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│          jimengmcp (本 MCP 服务器)               │
│    ┌──────────────────────────────────────┐     │
│    │  MCP Protocol Handler (stdio/sse)   │     │
│    └───────────────┬──────────────────────┘     │
│                    ↓                             │
│    ┌──────────────────────────────────────┐     │
│    │     Tool Implementations             │     │
│    │  - text_to_image                     │     │
│    │  - image_composition                 │     │
│    │  - text_to_video                     │     │
│    │  - image_to_video                    │     │
│    └───────────────┬──────────────────────┘     │
└────────────────────┼────────────────────────────┘
                     │ HTTP API Calls
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│       jimeng-free-api-all 逆向接口服务            │
│  (https://github.com/wwwzhouhui/                │
│         jimeng-free-api-all)                    │
│    ┌──────────────────────────────────────┐     │
│    │    OpenAI Compatible API Endpoints   │     │
│    │  - POST /v1/images/generations       │     │
│    │  - POST /v1/images/compositions      │     │
│    │  - POST /v1/videos/generations       │     │
│    └───────────────┬──────────────────────┘     │
└────────────────────┼────────────────────────────┘
                     │ 逆向调用
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│           即梦 AI 官方服务                        │
│       (https://jimeng.duckcloud.fun)            │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

## 安装

### 前置要求
- Python 3.10或更高版本
- 部署 [jimeng-free-api-all](https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all) 服务 (见下方部署指南)
- 从[duckcloud.fun](https://jimeng.duckcloud.fun)获取即梦API SessionID

### 设置步骤

#### 第一步: 部署 jimeng-free-api-all 服务

本 MCP 服务器需要先部署底层的 API 服务。请按照以下步骤部署:

**方式一: Docker 部署 (推荐)**

```bash
# 拉取镜像
docker pull wwwzhouhui569/jimeng-free-api-all:latest

# 运行容器
docker run -it -d --init --name jimeng-free-api-all \
  -p 8001:8000 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  wwwzhouhui569/jimeng-free-api-all:latest
```

**方式二: 源码部署**

```bash
# 克隆 jimeng-free-api-all 项目
git clone https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all.git
cd jimeng-free-api-all

# 使用 Docker Compose 启动
docker-compose up -d
```

部署完成后,API 服务将运行在 `http://localhost:8001`

**获取 SessionID:**

1. 访问 [即梦官网](https://jimeng.duckcloud.fun) 并登录
2. 按 `F12` 打开浏览器开发者工具
3. 进入 `Application` > `Cookies`
4. 找到并复制 `sessionid` 的值
5. 在后续配置中使用: `Authorization: Bearer [your_sessionid]`

**验证部署:**

```bash
# 测试 API 是否正常运行
curl http://localhost:8001/v1/models

# 应该返回可用模型列表
```

#### 第二步: 安装 jimengmcp MCP 服务器

1. 克隆此仓库:
```bash
git clone https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-mcp-server
cd jimeng-mcp-server
```

2. 根据使用模式安装包:

**基础安装 (stdio模式)**
```bash
pip install -e .
```

![image-20251115000103158](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115000103158.png)

  检查安装是否成功 输入下面命令

```
pip show jimeng-mcp
```

   ![image-20251115000156415](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115000156415.png)

**SSE模式**

```bash
pip install -e ".[sse]"
```

**HTTP模式**
```bash
pip install -e ".[http]"
```

**完整安装 (所有模式)**
```bash
pip install -e ".[all]"
```

3. 从示例创建`.env`文件:
```bash
cp .env.example .env
```

4. 编辑`.env`并配置连接信息:
```bash
# 必需: 您的即梦 SessionID (从浏览器 Cookie 中获取)
JIMENG_API_KEY=your_sessionid_here

# 必需: jimeng-free-api-all 服务地址
JIMENG_API_URL=http://localhost:8001

# 可选: 默认使用的模型
JIMENG_MODEL=jimeng-4.5
```

**重要说明:**
- `JIMENG_API_KEY`: 填入从即梦官网获取的 sessionid
- `JIMENG_API_URL`: 填入第一步部署的 jimeng-free-api-all 服务地址
- 如果 jimeng-free-api-all 部署在其他端口或服务器,请相应修改 URL

####   claude code 安装MCP

  我们这里使用cc-switch配置

  ![image-20251115000346111](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115000346111.png)

![image-20251115000621931](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115000621931.png)

 配置完成后，点击保存

![image-20251115000703357](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115000703357.png)

   使用claude code  mcp list 查看

  ![image-20251115000759865](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115000759865.png)

## 运行模式

本MCP服务器支持三种通信模式:

### 1. stdio模式 (默认)

stdio模式通过标准输入/输出通信,适合与Claude Desktop等MCP客户端集成。

**启动命令:**
```bash
python -m jimeng_mcp.server
# 或
python -m jimeng_mcp.server --mode stdio
```

### 2. SSE模式 (Server-Sent Events)

SSE模式提供基于HTTP的事件流,适合Web应用集成。

**启动命令:**
```bash
python -m jimeng_mcp.server --mode sse --host 0.0.0.0 --port 8000
```

**连接端点:**
```
http://localhost:8000/sse
```

![image-20251114204638103](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114204638103.png)

### 3. HTTP REST API模式

HTTP模式提供标准的RESTful API接口,适合各种编程语言调用。

**启动命令:**
```bash
python -m jimeng_mcp.server --mode http --host 0.0.0.0 --port 8000
```

**可用端点:**
- `GET  /health` - 健康检查
- `GET  /tools` - 获取可用工具列表
- `POST /text-to-image` - 文本生成图像
- `POST /image-composition` - 图像合成
- `POST /text-to-video` - 文本生成视频
- `POST /image-to-video` - 图像生成视频

## 配置

### 环境变量

在项目根目录创建`.env`文件,包含以下变量:

```bash
# 必需: 您的即梦API密钥
JIMENG_API_KEY=您的API密钥

# 可选: API基础URL(默认为 https://jimeng.duckcloud.fun)
JIMENG_API_URL=https://jimeng.duckcloud.fun

# 可选: 图像生成的默认模型(默认为 jimeng-4.5)
JIMENG_MODEL=jimeng-4.5
```

### Cherry Studio配置

将此服务器添加到Cherry Studio配置文件:

**MacOS**: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`

**Windows**: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`

```json
{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "jimeng_mcp.server"],
      "env": {
        "JIMENG_API_KEY": "您的API密钥"
      }
    }
  }
}
```

或者,如果您有`.env`文件:

```json
{
  "mcpServers": {
    "jimeng": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "jimeng_mcp.server"]
    }
  }
}
```

sse配置

![image-20251114205117656](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114205117656.png)

![image-20251114205145614](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114205145614.png)

## 使用方法

### 在Cherry Studio中使用 (see模式)

安装和配置完成后,您可以直接在Cherry Studio中使用即梦工具:

#### 文本生成图像示例

```
生成一张图像:小猪和小狗踢球
```

![image-20251114225936753](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114225936753.png)



#### 图像合成示例

```
将这两张图像合成在一起:
- 图像1: https://p3-dreamina-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/bab623359bd9410da0c1f07897b16fec~tplv-tb4s082cfz-resize:0:0.image?lk3s=8e790bc3&x-expires=1788961069&x-signature=cbtnyeSIcqWpngHdoYWFkCra3cA%3D
- 图像2: https://p3-dreamina-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/6acf16d07c47413898aea2bdd1ad339e~tplv-tb4s082cfz-resize:0:0.image?lk3s=8e790bc3&x-expires=1788961069&x-signature=30S2i%2FvCH0eRR32CehcEaK8t5ns%3D
创建一个艺术风格的无缝融合
```

![image-20251114230207881](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114230207881.png)

![image-20251114230356088](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114230356088.png)

#### 文本生成视频示例

```
创建一个视频:小猫在钓鱼
```

![image-20251114210421561](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114210421561.png)

![image-20251114210442167](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114210442167.png)

#### 图像生成视频示例

```
为这张图像添加动画效果:
https://p3-dreamina-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/bab623359bd9410da0c1f07897b16fec~tplv-tb4s082cfz-resize:0:0.image?lk3s=8e790bc3&x-expires=1788961069&x-signature=cbtnyeSIcqWpngHdoYWFkCra3cA%3D
添加轻柔的运动和自然的镜头缩放
```

![image-20251114231138586](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114231138586.png)

![image-20251114231206562](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251114231206562.png)

### 在claude code中使用

#### 文本生成图像示例

```
请使用jimeng-mcp-server 生成一张图像:小猪和小狗踢球
```

![image-20251115003223041](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115003223041.png)

#### 图像合成示例

```
请使用jimeng-mcp-server 将这两张图像合成在一起:
- 图像1: https://p3-dreamina-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/bab623359bd9410da0c1f07897b16fec~tplv-tb4s082cfz-resize:0:0.image?lk3s=8e790bc3&x-expires=1788961069&x-signature=cbtnyeSIcqWpngHdoYWFkCra3cA%3D
- 图像2: https://p3-dreamina-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/6acf16d07c47413898aea2bdd1ad339e~tplv-tb4s082cfz-resize:0:0.image?lk3s=8e790bc3&x-expires=1788961069&x-signature=30S2i%2FvCH0eRR32CehcEaK8t5ns%3D
创建一个艺术风格的无缝融合
```

![image-20251115003456583](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115003456583.png)

图片生成结果

![image-20251115003526890](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/image-20251115003526890.png)

#### 文本生成视频示例

```
请使用jimeng-mcp-server 创建一个视频:小马过河
```



### 使用HTTP API

当服务器以HTTP模式运行时,您可以通过REST API调用:

#### 健康检查

```bash
curl http://localhost:8000/health
```

响应:
```json
{
  "status": "healthy",
  "server": "jimeng-mcp",
  "version": "0.1.0",
  "mode": "http"
}
```

#### 获取可用工具

```bash
curl http://localhost:8000/tools
```

#### 文本生成图像

```bash
curl -X POST http://localhost:8000/text-to-image \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "可爱的卡通小斑马在花园里玩耍",
    "ratio": "16:9",
    "resolution": "2k",
    "sample_strength": 0.6
  }'
```

#### 图像合成

```bash
curl -X POST http://localhost:8000/image-composition \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "将两张图像艺术风格地融合",
    "images": [
      "https://example.com/image1.jpg",
      "https://example.com/image2.jpg"
    ],
    "ratio": "16:9",
    "resolution": "2k"
  }'
```

#### 文本生成视频

```bash
curl -X POST http://localhost:8000/text-to-video \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "一个人在森林中缓慢向前走",
    "ratio": "16:9",
    "resolution": "720p",
    "duration": 5
  }'
```

#### 图像生成视频

```bash
curl -X POST http://localhost:8000/image-to-video \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "添加轻柔的运动效果",
    "file_paths": ["https://example.com/image.jpg"],
    "ratio": "16:9",
    "resolution": "720p",
    "duration": 5
  }'
```

#### Python示例

```python
import requests

# 文本生成图像
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/text-to-image",
    json={
        "prompt": "可爱的卡通小斑马在花园里玩耍",
        "ratio": "16:9",
        "resolution": "2k",
        "sample_strength": 0.6
    }
)

result = response.json()
if result["success"]:
    print(result["result"])
else:
    print(f"Error: {result['error']}")
```

#### JavaScript示例

```javascript
// 文本生成图像
fetch('http://localhost:8000/text-to-image', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    prompt: '可爱的卡通小斑马在花园里玩耍',
    ratio: '16:9',
    resolution: '2k',
    sample_strength: 0.6
  })
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
  if (data.success) {
    console.log(data.result);
  } else {
    console.error('Error:', data.error);
  }
});
```

## API工具参数

### text_to_image (文本生成图像)

| 参数 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
|-----|------|------|--------|------|
| prompt | string | 是 | - | 图像的详细描述，jimeng-4.x支持多图生成 |
| negative_prompt | string | 否 | "" | 要在图像中避免的内容 |
| ratio | string | 否 | 1:1 | 宽高比 (1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 21:9) |
| resolution | string | 否 | 2k | 分辨率 (1k, 2k, 4k) |
| sample_strength | float | 否 | 0.5 | 精细度 (0.0-1.0) |
| model | string | 否 | jimeng-4.5 | 使用的模型 |

### image_composition (图像合成)

| 参数 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
|-----|------|------|--------|------|
| prompt | string | 是 | - | 如何合成图像 |
| images | array | 是 | - | 图像URL数组(1-10张) |
| ratio | string | 否 | 1:1 | 输出宽高比 |
| resolution | string | 否 | 2k | 输出分辨率 (1k, 2k, 4k) |
| sample_strength | float | 否 | 0.5 | 精细度 (0.0-1.0) |
| model | string | 否 | jimeng-4.5 | 使用的模型 |

### text_to_video (文本生成视频)

| 参数 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
|-----|------|------|--------|------|
| prompt | string | 是 | - | 视频描述 |
| ratio | string | 否 | 1:1 | 宽高比 (1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16) |
| resolution | string | 否 | 720p | 分辨率 (480p, 720p, 1080p) |
| duration | integer | 否 | 5 | 视频时长 (5或10秒) |
| model | string | 否 | jimeng-video-3.0 | 使用的模型 |

### image_to_video (图像生成视频)

| 参数 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
|-----|------|------|--------|------|
| prompt | string | 是 | - | 动画描述 |
| file_paths | array | 是 | - | 首帧/尾帧图像URL数组 |
| ratio | string | 否 | 1:1 | 宽高比 (1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16) |
| resolution | string | 否 | 720p | 分辨率 (480p, 720p, 1080p) |
| duration | integer | 否 | 5 | 视频时长 (5或10秒) |
| model | string | 否 | jimeng-video-3.0 | 使用的模型 |

## 开发

### 运行测试

```bash
pytest
```

### 直接运行服务器

```bash
python -m jimeng_mcp.server
```

## 故障排查

### API密钥错误
- 确保`.env`文件中的`JIMENG_API_KEY`设置正确
- 验证您的API密钥是否有效且有足够的额度

### 连接错误
- 检查您的网络连接
- 验证API基础URL是否可访问
- 检查是否有防火墙限制

### 超时错误
- 视频生成可能需要几分钟时间
- 服务器已为视频操作自动设置较长超时时间(10分钟)
- 考虑生成更短的视频或更低的分辨率

## 许可证

MIT许可证 - 详见LICENSE文件

## 贡献

欢迎贡献!请随时提交Pull Request。

## 支持

如遇到以下相关问题:
- **MCP服务器**: 在本仓库开issue
- **即梦API**: 联系[DuckCloud支持](https://jimeng.duckcloud.fun)

## 相关项目

本项目依赖并感谢以下开源项目:

### 核心依赖
- **[jimeng-free-api-all](https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all)** - 即梦AI逆向接口实现
  - 提供完整的图像和视频生成 API
  - OpenAI 兼容的接口设计
  - 支持 Docker 一键部署
  - 开源协议: GPL-3.0

### 技术框架
- **[模型上下文协议 (MCP)](https://modelcontextprotocol.io)** - 统一的 AI 工具协议标准
- **[Python MCP SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)** - MCP 的 Python 实现
- **[即梦 AI](https://jimeng.duckcloud.fun)** - 底层的 AI 生成服务

## 致谢

特别感谢:
- **wwwzhouhui** - [jimeng-free-api-all](https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all) 项目作者,提供了稳定可靠的即梦 AI 逆向接口
- **Anthropic** - 开发了强大的 Claude AI 和 MCP 协议
- **即梦 AI 团队** - 提供优秀的图像和视频生成能力

## 免责声明

本项目仅供学习和研究使用,基于 [jimeng-free-api-all](https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all) 项目构建。

**重要提示:**
- ⚠️ 本项目使用的是逆向接口,仅限个人学习研究使用
- ⚠️ 禁止将本项目用于商业用途或对外提供服务
- ⚠️ 逆向接口可能随官方更新而失效,请关注项目更新
- ⚠️ 使用时请遵守即梦 AI 官方的服务条款和使用限制
- ⚠️ 建议使用官方 API 进行生产环境部署

如果您需要在生产环境中使用,建议直接购买即梦 AI 官方的 API 服务。