运行本服务器需要哪些依赖?
需要 Python ≥3.11、`uv` 包管理工具、至少一个有效的 SiliconFlow API 密钥,以及可选的 Docker 环境。
@snakeying
基本信息
A Python-based MCP server for SiliconFlow FLUX image generation. 一个基于 Python 的 MCP服务器,用于 SiliconFlow FLUX 图像生成。
使用下面的配置,将此服务器添加到你的 MCP 客户端。
{
"mcpServers": {
"Flux-mcp-server-python": {
"command": "uv",
"args": [
"venv"
]
}
}
}工具列表暂未提供
当前收录暂时没有可展示的工具列表,不代表服务没有工具。请查阅项目文档了解支持的能力。
工具是从 README 中自动提取的。维护者可以在 ## Tools 标题下列出工具,即可填充这部分内容。
该服务器是一个基于 Python 和 mcp-sdk 构建的 MCP 工具,它允许语言模型通过 SiliconFlow FLUX 系列模型生成图像。它专为 Streamable HTTP 传输协议设计,可作为独立 HTTP 服务运行,适合 Docker 容器化或直接在虚拟机上部署。
安装需依次克隆仓库、创建 Python 虚拟环境、配置 .env 文件中的 SILICONFLOW_API_KEYS(支持逗号分隔的多个密钥),然后执行 uv pip install -e . 安装依赖。运行使用 flux-mcp-server --host 0.0.0.0 --port 8008 命令;客户端通过 streamableHttp 类型连接服务器 URL(例如 http://localhost:8008/mcp)即可使用 generate_image 工具。
generate_image。.env 或系统环境变量配置。需要 Python ≥3.11、`uv` 包管理工具、至少一个有效的 SiliconFlow API 密钥,以及可选的 Docker 环境。
SiliconFlow 返回的图像 URL 大约在 30 分钟后失效,用户应及时保存所需图片。
它专为 Streamable HTTP 传输协议设计,客户端需选择 `streamableHttp` 类型并填入服务器地址。
否,强烈建议使用 Google Gemini 2.5 系列、OpenAI GPT-4.x/O 系列、DeepSeek R1/V3 系列或 Claude Sonnet/Haiku 系列;老旧或较小模型可能因参数格式错误导致工具调用失败甚至服务器崩溃。
支持。在 `SILICONFLOW_API_KEYS` 中传入逗号分隔的密钥列表,服务器会以轮询方式依次使用,帮助管理速率限制。
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