图像生成服务器的搭建与使用教程

1. 项目介绍

本项目是基于开源协议MIT的图像生成服务器项目，旨在为开发者提供一个与Cursor IDE集成的图像生成服务。该服务能够接收来自Cursor的文本描述，并利用即梦AI逆向接口生成相应的图像。它支持图像的自动保存和自定义保存路径，并且一次可以生成四张图像供用户选择。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.10及以上版本
• 安装Node.js（推荐使用v20版本，其他版本未经验证）
• 安装npm
• 使用pip安装uv库：pip install uv
• 如需调试，还需安装：npm install -g @modelcontextprotocol/inspector@0.4.0

克隆项目

git clone https://github.com/fengin/image-gen-server.git
cd image-gen-server

安装依赖

pip install -r requirements.txt
pip install uv

配置API Token和图片保存路径

修改server.py文件中的JIMENG_API_TOKEN和IMG_SAVA_FOLDER配置项：

JIMENG_API_TOKEN = "你的即梦API Token"
IMG_SAVA_FOLDER = "你的图片保存路径"

运行服务

确保server.py的路径正确，然后启动服务：

Windows示例：

uv run --with fastmcp fastmcp run D:/code/image-gen-service/server.py

macOS/Linux示例：

uv run --with fastmcp fastmcp run /Users/username/code/image-gen-server/server.py

Cursor集成

在Cursor设置中添加新的MCP服务器，填写服务器配置，包括服务器名称、类型和命令，确保命令中的路径指向你的server.py文件。

3. 应用案例和最佳实践

生成产品Logo

在Cursor中，使用以下命令生成产品Logo，并保存到项目目录的images子目录下：

根据提供过你的项目需求，帮我生成一张产品logo，放在项目目录images下面

制作网站首页Banner

使用以下命令，根据项目需求生成网站首页的Banner图片：

根据项目需求，帮我制作网站的首页，头部需要有banner图片。

4. 典型生态项目

目前该项目作为一个独立的图像生成服务，可以集成到任何需要图像生成功能的开发项目中。它适用于各类创意设计、产品原型设计等领域，能够提高开发效率和图像生成的质量。随着项目的发展，未来可能会有更多相关的插件和工具与本项目集成，形成一个更加完善的技术生态。