modelscope·@pinkpixel-dev/MCPollinations
一种模型上下文协议服务器,使人工智能助手能够通过Pollinations API生成图像、文本和音频,而无需身份验证。
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,通过 Pollinations API 使 AI 助手能够生成图像、文本和音频。
要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 mcpollinations:
npx -y @smithery/cli install @pinkpixel-dev/mcpollinations --client claude
使用 MCP 服务器最简单的方法:
# Run directly with npx (no installation required)
npx @pinkpixel/mcpollinations
如果您希望全局安装:
# Install globally
npm install -g @pinkpixel/mcpollinations
# Run the server
mcpollinations
# or
npx @pinkpixel/mcpollinations
或者克隆仓库:
# Clone the git repository
git clone https://github.com/pinkpixel-dev/mcpollinations.git
# Run the server
mcpollinations
# or
npx @pinkpixel/mcpollinations
# or run directly
node /path/to/MCPollinations/pollinations-mcp-server.js
要将服务器与支持模型上下文协议 (MCP) 的应用程序集成:
# If installed globally
npx @pinkpixel/mcpollinations generate-config
# Or run directly
node /path/to/MCPollinations/generate-mcp-config.js
按照提示自定义您的配置或使用默认设置。
将生成的 mcp.json 文件复制到您的应用程序的 MCP 设置 .json 文件中。
重启您的应用程序。
集成后,您可以使用如下命令:
"使用 MCPollinations 生成一张海上日落的图片"
如果在运行 MCP 服务器时遇到此错误:
ReferenceError: AbortController is not defined
这通常是由于运行的是较旧版本的 Node.js(低于 16.0.0 版本)。请尝试以下解决方案之一:
更新 Node.js(推荐):
使用全局安装:
npm install -g @pinkpixel/mcpollinations
# 使用 npx 运行
npx @pinkpixel/mcpollinations
手动安装 AbortController:
npm install node-abort-controller
要检查您当前的 Node.js 版本:
node --version
如果显示的版本低于 16.0.0,请考虑升级以获得最佳兼容性。
MCP 服务器提供以下工具:
generateImageUrl - 从文本提示生成一个图片URLgenerateImage - 生成一张图片,以base64编码的数据形式返回,并默认保存为文件(PNG格式)respondAudio - 生成对文本提示的音频响应(可自定义语音参数)respondText - 使用文本模型对提示做出文本响应(可自定义模型参数)listImageModels - 列出可用于图像生成的所有模型listTextModels - 列出可用于文本生成的所有模型listAudioVoices - 列出所有可用的音频生成声音当使用generateImage工具时:
// Example options for generateImage
const options = {
// Model selection (defaults to 'flux')
model: "flux",
// Image dimensions
width: 1024,
height: 1024,
// Generation options
seed: 12345, // Specific seed for reproducibility (defaults to random)
enhance: true, // Enhance the prompt using an LLM before generating (defaults to true)
safe: false, // Content filtering (defaults to false)
// File saving options
saveToFile: true, // Set to false to skip saving to disk
outputPath: "/path/to/save/directory", // Custom save location
fileName: "my_custom_name", // Without extension
format: "png" // png, jpeg, jpg, or webp
};
当与Claude或其他应用程序一起使用MCP服务器时:
图像保存在MCP服务器运行时所在的当前工作目录中,而不是Claude或客户端应用程序安装的位置。
如果您手动从特定目录启动MCP服务器,则图像默认会保存在那里。
如果Claude Desktop自动启动MCP服务器,则图像将保存在Claude Desktop的工作目录中(通常位于应用程序数据文件夹内)。
outputPath参数指定一个熟悉的位置MCP服务器确保生成的图像始终具有唯一文件名且不会覆盖现有文件:
默认文件名包括:
自定义文件名也受到保护:
sunset.png、sunset_1.png、sunset_2.png等这意味着您可以安全地使用相同的提示或文件名生成多张图像而不必担心覆盖之前的图像。
即使保存为文件,base64编码的图像数据也会一直返回并可用于:
<img src="data:image/png;base64,..." />)如果您想在自己的项目中使用此包:
# Install as a dependency
npm install @pinkpixel/mcpollinations
# Import in your code
import { generateImageUrl, generateImage, repsondText, respondAudio, listTextModels, listImageModels, listAudioVoices } from '@pinkpixel/mcpollinations';
ModelContextProtocol服务器适用于Magic UI,它通过提供诸如跑马灯、动画、特效和互动背景等组件的代码,使AI助手能够轻松为Web应用程序实现UI组件。
一个提供网页开发工具的MCP服务器,例如屏幕捕捉功能,可以让AI代理获取并处理用户屏幕的截图。
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代UI组件,并与流行的IDE集成,以简化UI开发工作流程。
通过模型上下文协议(MCP)将Blender连接到Claude AI,使Claude能够直接与Blender交互并对其进行控制,从而实现AI辅助的3D建模、场景操作和渲染。
集成了Dify AI API,为Ant Design组件提供代码生成服务,支持文本和图像输入,并具备流式处理能力。
一种模型上下文协议服务器,提供创建、管理和导出Excalidraw绘图的API功能,支持SVG、PNG和JSON等多种格式。