Добавить сервер
AceDataCloud/MCPFlux
  1. Каталог MCP
  2. AceDataCloud/MCPFlux

AceDataCloud/MCPFlux

от acedatacloud
MCP сервер FluxMCP подключает генерацию и редактирование AI-изображений Flux к любым MCP-клиентам. Создавайте и дорабатывайте картинки текстовыми запросами, работайте локально или облачно, 7 моделей.
GithubPyPiСайт сервера

FluxMCP

PyPI version PyPI downloads CI License: MIT MCP Python 3.10+

A Model Context Protocol (MCP) server for AI image generation and editing using Flux through the AceDataCloud platform.

Generate and edit stunning AI images with Flux models (flux-dev, flux-pro, flux-kontext) directly from Claude, Cursor, or any MCP-compatible client.

Features

  • Image Generation - Generate images from text prompts with 6 Flux models
  • Image Editing - Edit existing images with context-aware Flux Kontext models
  • Task Management - Track async generation tasks and batch status queries
  • Model Guide - Built-in model selection and prompt writing guidance
  • Dual Transport - stdio (local) and HTTP (remote/cloud) modes
  • Docker Ready - Containerized with K8s deployment manifests
  • Secure - Bearer token auth with per-request isolation in HTTP mode

Tool Reference

Tool Description
flux_generate_image Generate AI images from a text prompt using Flux.
flux_edit_image Edit an existing image using Flux with a text prompt.
flux_list_models List all available Flux models and their capabilities.
flux_list_actions List all available Flux tools and their use cases.
flux_get_task Query the status and result of a Flux image generation task.
flux_get_tasks_batch Query multiple Flux image generation tasks at once.
Инструменты были проиндексированы:
flux_edit_image

Редактирует существующее изображение с помощью Flux по текстовому описанию. Изменяет существующее изображение на основе текстового описания. Модели kontext (flux-kontext-pro, flux-kontext-max) предназначены для высококачественного редактирования изображений и переноса стиля. Используйте этот инструмент, когда: - Вы хотите модифицировать или преобразовать существующее изображение - Вы хотите изменить отдельные элементы на изображении - Вы хотите применить изменения стиля или художественные эффекты - Вы хотите добавить, удалить или заменить объекты на изображении Для создания новых изображений с нуля используйте flux_generate_image. Возвращает: Идентификатор задачи и информацию об отредактированном изображении, включая URL.

Параметры
  • callback_urlstring | null

    URL обратного вызова вебхука для асинхронных уведомлений.

  • image_urlstringобязательный

    URL изображения для редактирования. Это должен быть прямой URL изображения (JPEG, PNG и т.п.), а не веб-страница, содержащая изображение.

  • modelenum

    Модель Flux для редактирования. Рекомендуемые модели для редактирования: - flux-kontext-pro: лучше всего подходит для редактирования с учётом контекста и переноса стиля (рекомендуется) - flux-kontext-max: максимальный контекст для сложных правок - flux-dev: базовая поддержка редактирования Другие модели тоже поддерживают редактирование, но модели kontext дают лучшие результаты.

  • promptstringобязательный

    Описание того, как редактировать изображение. Укажите конкретно, какие изменения внести. Примеры: «Замените фон на пляж на закате», «Добавьте человеку солнцезащитные очки», «Сделайте изображение похожим на акварельную картину», «Замените автомобиль на велосипед».

  • sizestringобязательный

    Требуемый размер выходного изображения. Для моделей kontext: соотношения сторон, например '1:1', '16:9'. Для других моделей: размеры в пикселях, например '1024x1024'.

flux_generate_image

Генерирует AI-изображения по текстовому запросу с помощью Flux. Flux — это семейство быстрых высококачественных моделей генерации изображений от Black Forest Labs. Разные модели предлагают разные компромиссы между скоростью, качеством и возможностями. Используйте это когда: - хотите создать новые изображения по текстовому описанию; - нужны высококачественные AI-произведения искусства или фотографии; - требуется быстрая генерация изображений с хорошим следованием инструкции. Для редактирования существующих изображений используйте вместо этого flux_edit_image. Возвращает: ID задачи и информацию о сгенерированном изображении, включая URL.

Параметры
  • callback_urlstring | null

    Webhook callback URL для асинхронных уведомлений. Если указан, API отправит POST-запрос на этот URL, когда изображение будет сгенерировано.

  • countinteger | null

    Количество изображений для генерации. Поддерживается только для действия generate. По умолчанию: 1.

  • modelenum

    Модель Flux для генерации. Варианты: - flux-dev: Быстрая модель для разработки, хороший баланс скорости и качества (по умолчанию) - flux-pro: Более качественная продакшн-модель - flux-2-flex: Гибкая модель Flux 2, размеры пикселей (x >= 64, кратное 32) - flux-2-pro: Профессиональная модель Flux 2, высокое качество - flux-2-max: Модель Flux 2 максимального качества - flux-2-klein: Модель Flux 2 klein, эффективная генерация - flux-kontext-pro: Контекстно-зависимая модель для редактирования и переноса стиля - flux-kontext-max: Модель с максимальным контекстом для сложных задач редактирования

  • promptstringобязательный

    Описание изображения для генерации. Подробно опишите стиль, сюжет, освещение и комопозицию. Примеры: «Величественный горный пейзаж в золотой час, фотореализм», «Уличная сцена в стиле киберпанк с неоновыми огнями и дождём, кинематографичный стиль», «Минималистичный дизайн логотипа феникса, ве кторная графика»

  • sizestringобязательный

    Требуемый размер изображения. Для flux-dev: размер в пикселях вида '1024x1024' (256-1440px, кратно 32). Для flux-2-flex/pro/max: размер в пикселях (x >= 64, кратно 32). Для моделей kontext: соотношения сторон, например '1:1', '16:9', '9:16', '4:3', '3:2', '2:3', '4:5', '5:4', '3:4', '21:9', '9:21'.

flux_generate_video

Генерирует видео из текста, изображения или видео либо улучшает принадлежащий вам временный черновик. Опрашивает flux_get_task.

Параметры
  • requestanyобязательный
flux_get_task

Запрашивает статус и результат задачи генерации изображения или видео Flux. Проверяет, завершена ли генерация, и получает итоговые URL изображений/видео и метаданные. Применяется, когда: - Нужно проверить, завершилась ли генерация изображения - Нужно получить URL изображений из предыдущей генерации - Вы использовали async callback и хотите проверить результаты позже - Первичная генерация вернула task_id без немедленных результатов Возвращает: Статус задачи и результат генерации, включая URL изображений.

Параметры
  • task_idstringобязательный

    ID задачи, который возвращается в ответ на запрос генерации или редактирования. Это поле 'task_id' из ответа любого инструмента flux_generate_image, flux_edit_image или FLUX-инструмента для видео.

flux_get_tasks_batch

Запрашивает несколько задач генерации изображений или видео Flux одновременно. Эффективно проверяет статус нескольких задач в одном запросе. Эффективнее, чем несколько раз вызывать flux_get_task. Используйте, когда: - У вас есть несколько незавершённых генераций для проверки - Нужно получить статус нескольких изображений сразу - Вы отслеживаете пакет генераций Возвращает: Статус и информацию о результатах для всех запрошенных задач.

Параметры
  • task_idsstring[]обязательный

    Список идентификаторов задач для запроса. Максимальный рекомендуемый размер пакета: 50 задач.

flux_list_actions

Перечисляет все доступные инструменты Flux и их сценарии использования. Справочное руководство по тому, что делает каждый инструмент и когда его использовать. Возвращает: Категоризированный список всех инструментов с описаниями.

Параметры

Без параметров.

flux_list_models

Перечисляет все доступные модели Flux и их возможности. Справочное руководство по выбору подходящей модели Flux для вашего сценария использования. Возвращает: Подробный список всех моделей Flux с описаниями и рекомендациями.

Параметры

Без параметров.

2026.10.18.3основная
2026.10.18.2
2026.10.18.1
2026.10.18.0
2026.10.12.1
2026.10.12.0
2026.10.8.0
2026.10.7.1
2026.10.7.0
2026.10.6.0
2026.10.5.0
2026.10.4.1
2026.10.4.0
2026.10.2.0
2026.10.1.0
2026.9.30.0
2026.9.29.0
2026.8.28.0
2026.8.23.0
2026.8.18.1
2026.8.18.0
2026.8.17.0
2026.8.15.0
2026.8.11.0
2026.8.10.0
2026.7.31.0
2026.7.30.0
2026.7.4.1
2026.7.4.0
2026.7.2.1
2026.7.2.0
2026.6.14.0
2026.6.9.4
2026.6.9.3
2026.6.9.2
2026.6.9.1
2026.6.9.0
2026.6.6.0
2026.5.31.3
2026.5.31.2
2026.5.31.1
2026.5.31.0
2026.5.30.0
2026.5.25.0
2026.5.24.0
2026.5.14.0
2026.4.30.0
2026.4.8.4
2026.4.8.3
2026.4.8.2
2026.4.8.1
2026.4.8.0
2026.4.5.6
2026.4.5.5
2026.4.5.4
2026.4.5.3
2026.4.5.2
2026.4.5.1
2026.4.5.0
2026.3.22.2
2026.3.22.1
2026.3.22.0
2026.3.21.4
2026.3.21.3
2026.3.21.2
2026.3.21.1
2026.3.21.0
2026.3.20.3
2026.3.20.2
2026.3.20.1
2026.3.20.0
2026.3.19.9
2026.3.19.8
2026.3.19.7
2026.3.19.6
2026.3.19.5
2026.3.19.4
2026.3.19.3
2026.3.19.2
2026.3.19.1
2026.3.19.0
2026.3.9.0
2026.3.8.1
2026.3.8.0

Выберите клиент, чтобы установить AceDataCloud/MCPFlux:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-flux-pro"
      ],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-flux-pro"
      ],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-flux-pro"
      ],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"mcp-flux-pro\"],\"env\":{\"ACEDATACLOUD_API_TOKEN\":\"your_token_here\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-flux-pro"
      ],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq --env ACEDATACLOUD_API_TOKEN=your_token_here -- uvx mcp-flux-pro

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq "{\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"mcp-flux-pro\"],\"env\":{\"ACEDATACLOUD_API_TOKEN\":\"your_token_here\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq --env ACEDATACLOUD_API_TOKEN=your_token_here -- uvx mcp-flux-pro

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq]
command = "uvx"
args = ["mcp-flux-pro"]

[mcp_servers.acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq.env]
ACEDATACLOUD_API_TOKEN = "your_token_here"
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите AceDataCloud/MCPFlux, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx mcp-flux-pro

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-flux-pro"
      ],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-flux-pro"
      ],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq
    command: uvx
    args:
      - "mcp-flux-pro"
    env:
      ACEDATACLOUD_API_TOKEN: your_token_here
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "acedatacloud-mcpflux-m37iit3cuq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-flux-pro"
      ],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

AceDataCloud/MCPNanoBanana

AceDataCloud/MCPNanoBanana

от acedatacloud

MCP сервер для генерации и редактирования изображений на базе Google Nano Banana. Создавайте картинки по тексту, редактируйте их, примеряйте одежду виртуально. Инструмент для дизайнеров и маркетоло...

Python⭐ 7
AceDataCloud/MCPSeedream

AceDataCloud/MCPSeedream

от acedatacloud

MCP-сервер для генерации и редактирования изображений с помощью моделей ByteDance Seedream. Используйте текстовые запросы на русском или английском, меняйте стиль и фон, управляйте разрешением и se...

Python⭐ 3
forgemeshlabs/imagegen-mcp

forgemeshlabs/imagegen-mcp

от forgemeshlabs

MCP сервер для генерации изображений с оплатой в USDC через x402. Создавайте картинки, удаляйте фон и повышайте разрешение до 4K без API ключа. Вызов одним запросом - для автономных агентов и разра...

JavaScript⭐ 1
nanana-app/mcp-server-nano-banana

nanana-app/mcp-server-nano-banana

от nanana-app

MCP-сервер для генерации и трансформации изображений через Nanana AI с моделью Google Gemini nano banana. Позволяет Claude Desktop создавать картинки по тексту и редактировать существующие. Полезен...

JavaScript⭐ 10
awkoy/replicate-flux-mcp

awkoy/replicate-flux-mcp

от awkoy

MCP-сервер для генерации изображений и векторной графики через Replicate. Использует Flux Schnell и Recraft V3, поддерживает батчи, варианты и произвольные модели. Подходит для AI-ассистентов и инт...

TypeScript⭐ 105
j-east/pixel-surgeon-mcp

j-east/pixel-surgeon-mcp

от j-east

MCP-сервер для генерации и редактирования изображений и видео через Gemini, OpenAI, Grok и Veo 3. Позволяет восстанавливать испорченный текст, менять фон и создавать видео по текстовым запросам. По...

JavaScript⭐ 5
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин