通过MCP接口使用OpenAI的gpt-image-1模型生成和编辑图像的工具,使AI助手能够根据文本提示创建和修改图像。
718 查看 · 2026-07-07 更新
简介
通过MCP接口使用OpenAI的gpt-image-1模型生成和编辑图像的工具,使AI助手能够根据文本提示创建和修改图像。
简介
通过MCP接口使用OpenAI的gpt-image-1模型生成和编辑图像的工具,使AI助手能够根据文本提示创建和修改图像。
OpenAI 图像生成 MCP 服务器
该项目实现了一个MCP(模型上下文协议)服务器,通过官方Python SDK使用OpenAI的gpt-image-1模型提供生成和编辑图像的工具。
功能
此MCP服务器提供了以下工具:
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generate_image: 根据文本提示使用OpenAI的gpt-image-1模型生成图像并保存。-
输入模式: json { "type": "object", "properties": { "prompt": { "type": "string", "description": "所需图像的文字描述。" }, "model": { "type": "string", "default": "gpt-image-1", "description": "使用的模型(当前为 gpt-image-1 )。" }, "n": { "type": ["integer", "null"], "default": 1, "description": "要生成的图像数量(默认:1)。" }, "size": { "type": ["string", "null"], "enum": ["1024x1024", "1536x1024", "1024x1536", "auto"], "default": "auto", "description": "图像尺寸(1024x1024、1536x1024、1024x1536、自动)。默认:自动。" }, "quality": { "type": ["string", "null"], "enum": ["low", "medium", "high", "auto"], "default": "auto", "description": "渲染质量(低、中、高、自动)。默认:自动。" }, "user": { "type": ["string", "null"], "default": null, "description": "代表您的最终用户的可选唯一标识符。" }, "save_filename": { "type": ["string", "null"], "default": null, "description": "可选文件名(不带扩展名)。如果为None,则使用基于提示和时间戳的默认名称。" } }, "required": ["prompt"] }
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输出:
{"status": "success", "saved_path": "path/to/image.png"}或错误字典。
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edit_image: 使用OpenAI的gpt-image-1模型编辑图像或创建变体并保存。可以使用多个输入图像作为参考,或者使用遮罩进行修复。-
输入模式: json { "type": "object", "properties": { "prompt": { "type": "string", "description": "所需最终图像或编辑的文字描述。" }, "image_paths": { "type": "array", "items": { "type": "string" }, "description": "输入图像的文件路径列表。必须是PNG格式。<25MB。" }, "mask_path": { "type": ["string", "null"], "default": null, "description": "用于修复的遮罩图像(带有alpha通道的PNG)的可选文件路径。必须与输入图像大小相同。<25MB。" }, "model": { "type": "string", "default": "gpt-image-1", "description": "使用的模型(当前为 gpt-image-1 )。" }, "n": { "type": ["integer", "null"], "default": 1, "description": "要生成的图像数量(默认:1)。" }, "size": { "type": ["string", "null"], "enum": ["1024x1024", "1536x1024", "1024x1536", "auto"], "default": "auto", "description": "图像尺寸(1024x1024、1536x1024、1024x1536、自动)。默认:自动。" }, "quality": { "type": ["string", "null"], "enum": ["low", "medium", "high", "auto"], "default": "auto", "description": "渲染质量(低、中、高、自动)。默认:自动。" }, "user": { "type": ["string", "null"], "default": null, "description": "代表您的最终用户的可选唯一标识符。" }, "save_filename": { "type": ["string", "null"], "default": null, "description": "可选文件名(不带扩展名)。如果为None,则使用基于提示和时间戳的默认名称。" } }, "required": ["prompt", "image_paths"] }
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输出:
{"status": "success", "saved_path": "path/to/image.png"}或错误字典。
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前提条件
- Python(推荐3.8或更高版本)
- pip(Python包安装器)* 一个 OpenAI API 密钥(直接在脚本中设置或通过
OPENAI_API_KEY环境变量设置 - 出于安全考虑,强烈建议使用环境变量)。 - 一个能够管理和启动 MCP 服务器的 MCP 客户端环境(如 Cline 使用的环境)。
安装
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克隆仓库: bash git clone https://github.com/IncomeStreamSurfer/chatgpt-native-image-gen-mcp.git cd chatgpt-native-image-gen-mcp
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设置虚拟环境(推荐): bash python -m venv venv source venv/bin/activate # 在 Windows 上使用
venvScriptsactivate -
安装依赖项: bash pip install -r requirements.txt
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(可选但推荐)设置环境变量: 使用你的 OpenAI 密钥设置
OPENAI_API_KEY环境变量,而不是将其硬编码到脚本中。如何设置取决于你的操作系统。
配置(针对 Cline MCP 客户端)
为了让这个服务器对你的 AI 助手(如 Cline)可用,请将它的配置添加到你的 MCP 设置文件中(例如 cline_mcp_settings.json)。
在设置文件中找到 mcpServers 对象,并添加以下条目:
json { "mcpServers": { // ... 其他服务器配置 ...
"openai-image-gen-mcp": { "autoApprove": [ "generate_image", "edit_image" ], "disabled": false, "timeout": 180, // 增加超时时间以应对可能较长的图像生成过程 "command": "python", // 如果不在 PATH 中,请指定 Python 可执行文件的路径 "args": [ // 重要:请将此路径替换为你系统上 openai_image_mcp.py 文件的实际绝对路径 "C:/path/to/your/cloned/repo/chatgpt-native-image-gen-mcp/openai_image_mcp.py" ], "env": { // 如果使用环境变量来设置 API 密钥: // "OPENAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }, "transportType": "stdio" } // ... 其他服务器配置 ...
} }
重要提示: 将 C:/path/to/your/cloned/repo/ 替换为你机器上克隆此仓库的实际绝对路径。确保路径分隔符与你的操作系统相匹配(例如,在 Windows 上使用反斜杠 ``)。如果你通过环境变量设置了 API 密钥,则可以从脚本中移除它,并且如果 MCP 客户端支持的话,可以在此处的 env 部分添加它。
运行服务器
通常你不需要手动运行服务器。MCP 客户端(如 Cline)将在首次调用其工具之一时,根据配置文件中的 command 和 args 自动启动服务器。
如果你想手动测试(确保已安装依赖项并且 API 密钥可用): bash python openai_image_mcp.py
使用
AI 助手通过 generate_image 和 edit_image 工具与服务器交互。图像将保存在 openai_image_mcp.py 脚本所在位置创建的 ai-images 子目录中。工具成功后会返回保存图像的绝对路径。