google-nano-banana-mcp-server 1.0.0

一个使用 Gemini 2.5 Flash Image 模型的图片生成和编辑 MCP 服务器

Nano Banana MCP Server

一个使用 Gemini 2.5 Flash Image（又称 Nano Banana）模型进行图片生成和编辑的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。该服务可与支持 MCP 的 AI 助手（如 Claude）集成，使其能够生成和编辑图片。

功能特性

• 图片生成：根据文本提示词生成高质量图片
• 图片编辑：编辑现有图片，支持各种修改操作
• 图片信息查看：获取图片的基本信息（尺寸、格式、大小等）
• 图片列表管理：列出生成目录中的所有图片
• 资源访问：通过 image:// URL 方案访问图片
• 提示词助手：帮助生成优化的图片生成提示词

环境变量配置

在使用前，请设置以下环境变量：

# 必需
export GEMINI_API_KEY="your_gemini_api_key_here"

# 可选
export GEMINI_API_BASE="https://generativelanguage.googleapis.com"  # 默认值
export OUTPUT_IMAGE_PATH="./generated_images"  # 默认值

安装

使用 pip 安装依赖

cd nano_banana_mcp_server
pip install -r requirements.txt

使用 uv 安装（推荐）

cd nano_banana_mcp_server
uv install

使用方法

作为 MCP 服务器运行

# 本地开发使用 uv run（推荐）
uv run nano-banana-mcp

# 或使用 Python
python -m nano_banana_mcp

# 如果包已发布到 PyPI，可以使用 uvx
uvx --from nano-banana-mcp-server nano-banana-mcp

MCP 客户端配置

在支持 MCP 的应用中，添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "nano-banana-image": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "nano-banana-mcp-server",
        "nano-banana-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here",
        "OUTPUT_IMAGE_PATH": "./generated_images"
      }
    }
  }
}

或者使用本地开发版本：

{
  "mcpServers": {
    "nano-banana-image": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "nano-banana-mcp"
      ],
      "cwd": "/path/to/nano_banana_mcp_server",
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here"
      }
    }
  }
}

可用工具

1. generate_image

生成新图片

参数：

• prompt (必需): 图片生成提示词
• negative_prompt (可选): 负面提示词
• width (可选): 图片宽度，默认 1024
• height (可选): 图片高度，默认 1024
• guidance_scale (可选): 引导强度，默认 7.0
• num_inference_steps (可选): 推理步数，默认 20
• seed (可选): 随机种子
• output_filename (可选): 输出文件名

示例：

generate_image(
    prompt="一只可爱的橙色小猫坐在阳光明媚的窗台上",
    width=1024,
    height=1024
)

2. edit_image

编辑现有图片

参数：

• image_path (必需): 原始图片路径
• prompt (必需): 编辑提示词
• negative_prompt (可选): 负面提示词
• guidance_scale (可选): 引导强度，默认 7.0
• num_inference_steps (可选): 推理步数，默认 20
• strength (可选): 编辑强度 (0.0-1.0)，默认 0.8
• seed (可选): 随机种子
• output_filename (可选): 输出文件名

示例：

edit_image(
    image_path="./generated_images/cat.png",
    prompt="给猫咪添加一个红色的蝴蝶结"
)

3. get_image_info

获取图片信息

参数：

• image_path (必需): 图片路径

4. list_generated_images

列出所有生成的图片

5. create_image_prompt

生成优化的图片提示词

参数：

• subject (必需): 主题内容
• style (可选): 艺术风格，默认"现实主义"
• mood (可选): 情绪氛围，默认"中性"
• quality (可选): 质量要求，默认"高质量"

资源类型

image://

通过 image://path/to/image.png 访问图片资源，返回 base64 编码的图片数据。

技术细节

• 模型: Gemini 2.5 Flash Image Preview (gemini-2.5-flash-image-preview)
• 支持格式: PNG, JPG, JPEG, BMP, GIF, TIFF, WebP
• 默认输出: PNG 格式
• API: Google Generative AI API

错误处理

服务器包含完善的错误处理机制：

• API 密钥验证
• 文件路径验证
• 图片格式验证
• 网络请求错误处理
• 模型响应验证

许可证

MIT License

开发

项目结构

nano_banana_mcp_server/
├── nano_banana_mcp/
│   ├── __init__.py
│   ├── __main__.py
│   └── server.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
└── README.md

贡献

欢迎提交 Issues 和 Pull Requests！

故障排除

常见问题

1. API 密钥错误

   • 确保设置了正确的 GEMINI_API_KEY 环境变量
   • 验证 API 密钥有效性

2. 图片生成失败

   • 检查网络连接
   • 确保提示词不包含违规内容
   • 尝试简化提示词

3. 文件路径错误

   • 确保图片文件存在
   • 检查文件权限
   • 使用绝对路径

4. 内存不足

   • 降低图片分辨率
   • 减少并发请求数量

日志和调试

运行时使用 -v 参数启用详细日志：

nano-banana-mcp -v