[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-80694":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":14,"subscribersCount":14,"size":14,"stars1d":12,"stars7d":15,"stars30d":16,"stars90d":14,"forks30d":14,"starsTrendScore":17,"compositeScore":18,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":9,"archived":19,"fork":19,"defaultBranch":20,"hasWiki":21,"hasPages":19,"topics":22,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":23,"readmeContent":24,"aiSummary":25,"trendingCount":14,"starSnapshotCount":14,"syncStatus":12,"lastSyncTime":26,"discoverSource":27},80694,"micu-image-mcp","Subaru486desuwa\u002Fmicu-image-mcp","Subaru486desuwa","MCP server wrapping 米醋 gpt-image-2 \u002F gpt-image-2-pro proxy. One-click install for Claude Code \u002F Codex \u002F Cursor.",null,"Python",54,2,46,0,7,8,6,1.43,false,"main",true,[],"2026-06-12 02:04:05","# 米醋画图 MCP\n\n把 [米醋](https:\u002F\u002Fwww.micuapi.ai) 的图像接口包装成 MCP server，让 Claude Code \u002F Codex \u002F Cursor 等 MCP 客户端直接生图、改图、批处理、多图参考。\n\n默认使用 `gpt-image-2` \u002F `gpt-image-2-pro`。可选配置 `MICU_GROK_API_KEY` 后，也能走米醋 Grok 图像通道，当前实测模型包括：\n\n- `grok-imagine-image-lite`\n- `grok-imagine-image`\n- `grok-imagine-image-pro`\n- `grok-imagine-image-edit`\n\n---\n\n## 功能\n\n| Tool | 说明 |\n|---|---|\n| `image_generate` | 文生图。米醋 image2 支持 1K \u002F 2K \u002F 4K；Grok 支持 1K \u002F 2K 路由 |\n| `image_edit` | 单图参考\u002F编辑。image2 走 edits 或 `reference_image`；Grok 走 `reference_image` |\n| `image_batch_edit` | 多张图逐张同指令处理 |\n| `image_multi_reference` | 2-10 张参考图融合成 1 张新图；Grok 走 `image_urls` |\n| `server_info` | 查看 base URL、模型、size 规则、重试策略、安全约束 |\n\n第一次使用前，让 LLM 调一次 `server_info`，可以看到当前运行时配置和可用能力。\n\n---\n\n## Grok 与 GPT Image2 功能差异\n\n| 能力 | `gpt-image-2` \u002F `gpt-image-2-pro` | 米醋 Grok 图像模型 |\n|---|---|---|\n| 默认用途 | 主通道，覆盖文生图、图生图、批量编辑、多图参考 | 可选通道，适合快速文生图、单图参考、多图参考 |\n| 可选模型 | `gpt-image-2`, `gpt-image-2-pro` | `grok-imagine-image-lite`, `grok-imagine-image`, `grok-imagine-image-pro`, `grok-imagine-image-edit` |\n| `image_generate` 文生图 | 支持 1K \u002F 2K \u002F 4K；2K\u002F4K 自动切 pro，强制 `n=1` | 支持 1K \u002F 2K 路由；`n` 会传给后端，实际返回张数以响应为准 |\n| `image_edit` 单图参考\u002F编辑 | 1K 走 `\u002Fv1\u002Fimages\u002Fedits`；2K 走 `reference_image`；4K 参考图入口拒绝 | 走 `\u002Fv1\u002Fimages\u002Fgenerations` + `reference_image`；4K 会映射到 `resolution=2k` |\n| 局部 mask | 仅 1K edits multipart 支持 alpha mask；2K 不支持 | 当前不支持 mask，传入会忽略并写入 `notes` |\n| `image_multi_reference` 多图参考 | 2-10 张参考图；1K 稳定，2K 可能 fallback，4K 入口拒绝 | 2-10 张参考图走 `image_urls`；实测可用，按 `resolution` + `aspect_ratio` 映射 |\n| `image_batch_edit` 批量逐张编辑 | 支持 1K；non-pro 5 并发，pro 串行 | 当前不支持 Grok 批量逐张编辑 |\n| size 校验 | `WxH`，边长 256-4096，W\u002FH 必须是 8 的倍数 | 只校验 `WxH` 正整数，不强制 8 倍数和 4096 边长 |\n| 实际输出尺寸 | ≥4MP 通常严格 1:1；≤2.25MP 会被代理处理到约 1.57MP | 不保证等于请求 `WxH`，以 `saved.actual_size` 为准 |\n| 重试\u002F限流 | 2K\u002F4K 使用跨进程锁，避免多个 MCP 同时打 pro 队列 | 不走高分辨率锁；可恢复错误仍自动重试并记录到 `notes` |\n| 配置变量 | `MICU_API_KEY`, `MICU_MODEL`, `MICU_BASEURL` | `MICU_GROK_API_KEY`, `XAI_MODEL`；默认复用 `MICU_BASEURL` |\n\n---\n\n## 一键安装\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSubaru486desuwa\u002Fmicu-image-mcp.git\ncd micu-image-mcp\npython install.py\n```\n\n脚本会：\n\n1. 检查 Python >= 3.10\n2. 安装依赖\n3. 交互配置米醋 API key、输出目录\n4. 可选配置米醋 Grok 生图 token\n5. 写入 `~\u002F.claude.json` 和 `~\u002F.codex\u002Fconfig.toml`\n6. 启动 server 做一次 initialize 握手\n\n非交互安装：\n\n```bash\nMICU_API_KEY=sk-... \\\nMICU_GROK_API_KEY=sk-... \\\nMICU_SAVE_DIR=~\u002FPictures\u002Fmicu-out \\\npython install.py --yes\n```\n\n常用选项：\n\n```bash\npython install.py --no-codex\npython install.py --no-claude\npython install.py --mirror tsinghua\npython install.py --baseurl https:\u002F\u002Fwww.micuapi.ai\n```\n\n安装完成后重启 Claude Code \u002F Codex，让 LLM 调 `server_info` 验证。\n\n---\n\n## Grok 路径\n\nGrok 走米醋中转，base URL 默认仍是：\n\n```text\nhttps:\u002F\u002Fwww.micuapi.ai\n```\n\n只需要额外配置：\n\n```bash\nMICU_GROK_API_KEY=sk-...\nXAI_MODEL=grok-imagine-image-lite\nMICU_GROK_SIZE_MODE=contain\n```\n\nGrok 的 `size` 不套用 image2 的 8 倍数和 4096 边长约束。本地只检查 `WxH` 格式，然后映射为：\n\n- `resolution`: `1k` 或 `2k`\n- `aspect_ratio`: 最接近的比例，如 `1:1`、`16:9`、`9:16`\n\n注意：Grok 后端返回像素不保证严格等于请求的 `WxH`。MCP 默认会在保存前用 Pillow 把 Grok 输出归一化到请求尺寸，`MICU_GROK_SIZE_MODE` 可选：\n\n| 值 | 行为 |\n|---|---|\n| `contain` | 默认。等比缩放，补边到请求尺寸，不裁主体 |\n| `cover` | 等比缩放并居中裁切，铺满请求尺寸 |\n| `stretch` | 直接拉伸到请求尺寸，可能变形 |\n| `backend` | 不做本地后处理，保留 Grok 后端原始像素 |\n\n建议仍优先用常见比例和不太小的边长，例如 `1024x1024`、`1536x1024`、`1024x1536`、`1501x1001`。过小或很奇异的比例可能被米醋 Grok 后端返回 500，MCP 会自动重试并在 `notes` 里记录。\n\n---\n\n## Size 规则\n\nimage2 路径：\n\n- W\u002FH 必须是 8 的倍数\n- W\u002FH 必须在 256 到 4096 范围内\n- 1K 福利档可能被代理处理到约 1.57MP\n- 2K\u002F4K 自动切 `gpt-image-2-pro`\n- 2K\u002F4K 强制 `n=1` 并加跨进程锁，避免多个 MCP 同时打爆 pro 队列\n\n推荐 size：\n\n| 档位 | 推荐值 |\n|---|---|\n| 1K | `1024x1024`, `1280x720`, `720x1280`, `1024x1536`, `1536x1024` |\n| 2K | `2048x2048`, `2048x1152`, `1152x2048` |\n| 4K | `3840x2160`, `2160x3840` |\n\nGrok 路径：\n\n- 不强制 8 倍数\n- 当前按 1K \u002F 2K 路由\n- 4K 请求会映射到 `resolution=2k`\n\n---\n\n## 环境变量\n\n| 变量 | 默认值 | 说明 |\n|---|---|---|\n| `MICU_API_KEY` | 空 | 米醋 image2 token |\n| `MICU_BASEURL` | `https:\u002F\u002Fwww.micuapi.ai` | 米醋 base URL |\n| `MICU_MODEL` | `gpt-image-2` | image2 默认模型 |\n| `MICU_GROK_API_KEY` | 空 | 米醋 Grok 图像 token |\n| `XAI_MODEL` | `grok-imagine-image-lite` | Grok 默认模型 |\n| `MICU_GROK_SIZE_MODE` | `contain` | Grok 保存前尺寸归一化策略：`contain` \u002F `cover` \u002F `stretch` \u002F `backend` |\n| `MICU_SAVE_DIR` | `~\u002FPictures\u002Fmicu-out` | 默认输出目录 |\n| `MICU_SAVE_DIR_ROOT` | 同输出目录 | 输出安全根目录 |\n| `MICU_USE_SHELL_PROXY` | `0` | 设为 `1` 才读取 shell 代理 |\n\n兼容旧 Grok 变量 `XAI_API_KEY` \u002F `GROK_API_KEY`，但推荐新配置统一使用 `MICU_GROK_API_KEY`。\n\n---\n\n## 手动配置\n\nClaude Code:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"micu-image\": {\n      \"command\": \"\u002Fpath\u002Fto\u002Fpython\",\n      \"args\": [\"\u002Fabsolute\u002Fpath\u002Fto\u002Fmicu-image-mcp\u002Fserver.py\"],\n      \"env\": {\n        \"MICU_API_KEY\": \"sk-...\",\n        \"MICU_GROK_API_KEY\": \"sk-...\",\n        \"MICU_SAVE_DIR\": \"\u002FUsers\u002Fyou\u002FPictures\u002Fmicu-out\",\n        \"MICU_SAVE_DIR_ROOT\": \"\u002FUsers\u002Fyou\u002FPictures\u002Fmicu-out\",\n        \"XAI_MODEL\": \"grok-imagine-image-lite\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nCodex:\n\n```toml\n[mcp_servers.micu-image]\ncommand = \"\u002Fpath\u002Fto\u002Fpython\"\nargs = [\"\u002Fabsolute\u002Fpath\u002Fto\u002Fmicu-image-mcp\u002Fserver.py\"]\n\n[mcp_servers.micu-image.env]\nMICU_API_KEY = \"sk-...\"\nMICU_GROK_API_KEY = \"sk-...\"\nMICU_SAVE_DIR = \"\u002FUsers\u002Fyou\u002FPictures\u002Fmicu-out\"\nMICU_SAVE_DIR_ROOT = \"\u002FUsers\u002Fyou\u002FPictures\u002Fmicu-out\"\nXAI_MODEL = \"grok-imagine-image-lite\"\n```\n","米醋画图 MCP 是一个将米醋图像接口包装成 MCP 服务器的项目，支持 Claude Code、Codex 和 Cursor 等客户端直接生成、编辑和处理图像。核心功能包括文生图、单图参考\u002F编辑、多图批量处理和多图参考融合等。该项目主要使用 Python 编写，支持 `gpt-image-2` 和 `gpt-image-2-pro` 模型，并可选配置 `MICU_GROK_API_KEY` 以使用米醋 Grok 图像通道。适用于需要快速集成图像处理能力的开发场景，如生成创意图片、批量编辑图像或基于多张参考图生成新图像。安装过程简单，提供一键安装脚本，便于开发者快速上手。","2026-06-11 04:01:39","CREATED_QUERY"]