gpt-image-1 0.1.4

一个基于MCP协议的OpenAI图像生成服务器，生成后上传图床

OpenAI图像生成MCP服务gpt-image-1模型 (v0.1.4)

这是一个基于MCP协议的OpenAI图像生成服务器，允许大语言模型通过MCP协议调用OpenAI的图像生成API，生成图像后自动上传到图床并返回图片链接。

安装

pip install gpt-image-1

功能

工具 (Tools)

• generate_image: 根据文本提示生成图像，自动上传到图床，返回图片URL。

  • 参数:
    • prompt: 描述想要生成的图像的文本提示
    • size: 图像尺寸，可选 1024x1024(默认), 1024x1536, 1536x1024
    • quality: 图像质量，可选 low, medium(默认), high, auto
    • model: 使用的模型，默认为 gpt-image-1
    • save_locally: 是否同时保存图像到本地文件，默认为False
    • api_key: 可选，自定义API密钥，不提供则使用默认值
    • base_url: 可选，自定义API基础URL，不提供则使用默认值
    • image_hosting_token: 可选，自定义图床API令牌，不提供则使用默认值
    • image_hosting_url: 可选，自定义图床API URL，不提供则使用默认值

• save_image_base64: 将Base64编码的图像数据保存为文件。

  • 参数:
    • base64_data: Base64编码的图像数据
    • filename: 要保存的文件名，默认为 generated_image.png

• upload_to_image_hosting: 将Base64编码的图像数据上传到图床。

  • 参数:
    • base64_data: Base64编码的图像数据
    • filename: 上传的文件名，默认为 generated_image.png
    • permission: 图片权限，1=公开，0=私有，默认为1
    • image_hosting_token: 可选，自定义图床API令牌，不提供则使用默认值
    • image_hosting_url: 可选，自定义图床API URL，不提供则使用默认值

资源 (Resources)

• openai://api/status: 检查OpenAI API的可用性状态。

在阿里云百炼中使用

在阿里云百炼平台的MCP服务配置中，使用以下JSON：

{
  "mcpServers": {
    "openai-image-gen": {  // 服务名称，可自定义
      "command": "uvx",
      "args": ["gpt-image-1"],
      "env": {
        "API_KEY": "你的OpenAI API密钥",
        "API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "IMAGE_HOSTING_TOKEN": "你的图床Token",
        "IMAGE_HOSTING_URL": "https://tu.my/api/v1/upload",
        "DISABLE_LOCAL_SAVE": "true"
      }
    }
  }
}

环境变量配置

服务支持通过环境变量进行配置：

环境变量	说明	默认值
API_KEY	OpenAI API密钥	内置默认值
API_BASE_URL	API基础URL	https://api.ssopen.top
IMAGE_HOSTING_TOKEN	图床访问令牌	内置默认值
IMAGE_HOSTING_URL	图床上传接口URL	https://tu.my/api/v1/upload
DISABLE_LOCAL_SAVE	是否禁用本地保存	false

获取API密钥

如果您没有API密钥，可以访问 https://api.ssopen.top 申请获取。该服务提供OpenAI API的代理访问，支持各种OpenAI模型，包括图像生成模型。

本地运行

安装后，您可以在本地通过以下方式运行：

# 使用uvx
uvx gpt-image-1

# 使用包提供的命令
gpt-image-1

# 使用Python -m
python -m mcp_image_gen

按 Ctrl+C 停止服务器。

配置

默认情况下，服务器使用内置的API密钥、代理URL和图床配置，但您可以：

1. 通过环境变量设置全局默认值
2. 在调用各工具时通过参数覆盖默认值

这使得大语言模型可以灵活地传入自定义凭证和配置。

错误处理

服务器会将所有错误信息返回给调用方，格式为 "Error: 具体错误信息"，方便大语言模型理解错误原因并做出相应处理。

图床功能

本服务使用 tu.my 图床服务来托管生成的图像，确保图像生成后能够立即获得可访问的URL。

许可证

MIT License