MCP (Model Context Protocol) to protokół kontekstowy modelu opracowany przez Anthropic, który pozwala modelom AI (takim jak Claude, GPT itp.) na wywoływanie zewnętrznych narzędzi za pomocą ustandaryzowanego interfejsu. Dzięki Flux MCP Server dostarczanemu przez XHuoAPI możesz bezpośrednio generować i edytować obrazy AI w klientach AI takich jak Claude Desktop, VS Code, Cursor i innych.Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.xhuoapi.ai/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
Przegląd funkcji
Flux MCP Server oferuje następujące kluczowe funkcje:- Generowanie obrazów z tekstu — tworzenie wysokiej jakości obrazów na podstawie tekstowych podpowiedzi
- Edycja obrazów — edytowanie istniejących obrazów na podstawie instrukcji tekstowych
- Wsparcie wielu modeli — obsługa modeli takich jak Flux Pro, Flux Dev, Flux Schnell, Flux Kontext i innych
- Zapytania o modele — przeglądanie wszystkich dostępnych modeli oraz ich możliwości
- Zapytania o zadania — monitorowanie postępu generowania i pobieranie wyników
Wymagania wstępne
Przed użyciem należy uzyskać token API XHuoAPI:- Zarejestruj się lub zaloguj na platformie XHuoAPI
- Przejdź do strony Flux Images API
- Kliknij „Acquire”, aby uzyskać token API (pierwsze zgłoszenie daje darmowy limit)
Instalacja i konfiguracja
Metoda 1: instalacja przez pip (zalecane)
Metoda 2: instalacja ze źródeł
mcp-flux-pro.
Użycie w Claude Desktop
Edytuj plik konfiguracyjny Claude Desktop:- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
uvx (nie wymaga wcześniejszej instalacji pakietów):
Użycie w VS Code / Cursor
Utwórz plik.vscode/mcp.json w katalogu głównym projektu:
uvx:
Lista dostępnych narzędzi
| Nazwa narzędzia | Opis |
|---|---|
flux_generate_image | Generowanie obrazu na podstawie tekstu |
flux_edit_image | Edycja istniejącego obrazu na podstawie tekstu |
flux_get_task | Zapytanie o status pojedynczego zadania |
flux_get_tasks_batch | Masowe zapytanie o status zadań |
flux_list_models | Lista wszystkich dostępnych modeli i ich możliwości |
flux_list_actions | Lista wszystkich dostępnych narzędzi i przykładów workflow |
Przykłady użycia
Po konfiguracji możesz bezpośrednio wywoływać funkcje za pomocą naturalnego języka w kliencie AI, np.:- „Pomóż mi wygenerować obraz miasta nocą w stylu cyberpunk za pomocą Flux”
- „Zmień tło tego zdjęcia na plażę”
- „Edytuj ten obraz modelem Flux Kontext Pro, zmieniając kolor ubrania na czerwony”
- „Wypisz wszystkie dostępne modele Flux”
Więcej informacji
- Repozytorium GitHub: XHuoAPI/FluxMCP
- Pakiet PyPI: mcp-flux-pro
- Dokumentacja API: Flux Image Generation API

