Seedream MCP Integrationsanleitung

MCP (Model Context Protocol) ist ein von Anthropic entwickeltes Modellkontextprotokoll, das es KI-Modellen (wie Claude, GPT usw.) ermöglicht, externe Tools über standardisierte Schnittstellen aufzurufen. Über den von AceData Cloud bereitgestellten Seedream MCP Server können Sie in KI-Clients wie Claude Desktop, VS Code, Cursor usw. direkt die von ByteDance Seedream generierten und bearbeiteten KI-Bilder verwenden.

Funktionsübersicht

Der Seedream MCP Server bietet folgende Kernfunktionen:

Text-zu-Bild-Generierung — Erzeugung hochwertiger Bilder anhand von Text-Prompts (unterstützt Chinesisch und Englisch)
Bildbearbeitung — Anpassung von Stil, Hintergrund, Eigenschaften vorhandener Bilder
Virtuelle Anprobe — Ankleiden von Personenfotos mit Kleidung
Multi-Modell-Unterstützung — Unterstützung von Seedream v4.5, v4.0, v3.0 T2I, SeedEdit v3.0 I2I u.a.
Verschiedene Auflösungen — Unterstützung von 1K, 2K, 4K und adaptiven Auflösungen
Seed-Kontrolle — Reproduzierbare Ergebnisse durch den seed-Parameter
Aufgabenabfrage — Überwachung des Fortschritts und Abruf der Ergebnisse

Voraussetzungen

Vor der Nutzung benötigen Sie ein AceData Cloud API Token:

Registrieren oder anmelden auf der AceData Cloud Plattform
Zur Seite Seedream Images API navigieren
Auf „Acquire“ klicken, um das API Token zu erhalten (bei erstmaliger Beantragung kostenlose Kontingente)

Installation und Konfiguration

Methode 1: Installation via pip (empfohlen)

pip install mcp-seedream-pro

Methode 2: Installation aus dem Quellcode

git clone https://github.com/AceDataCloud/SeedreamMCP.git
cd SeedreamMCP
pip install -e .

Nach der Installation können Sie den Dienst mit dem Befehl mcp-seedream-pro starten.

Nutzung in Claude Desktop

Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Claude Desktop:

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

Fügen Sie folgende Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "seedream": {
      "command": "mcp-seedream-pro",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Wenn Sie uvx verwenden (kein vorheriges Paket-Setup nötig):

{
  "mcpServers": {
    "seedream": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-seedream-pro"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Nach dem Speichern der Konfiguration starten Sie Claude Desktop neu, um Seedream-Tools im Chat zu verwenden.

Nutzung in VS Code / Cursor

Erstellen Sie im Projektstammverzeichnis .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "seedream": {
      "command": "mcp-seedream-pro",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Alternativ mit uvx:

{
  "servers": {
    "seedream": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-seedream-pro"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Ihr API Token"
      }
    }
  }
}

Verfügbare Tools

Toolname	Beschreibung
`seedream_generate_image`	Bildgenerierung anhand von Text
`seedream_edit_image`	Bearbeitung oder Modifikation von Bildern
`seedream_get_task`	Abfrage des Status einer einzelnen Aufgabe
`seedream_get_tasks_batch`	Batch-Abfrage von Aufgabenstatus
`seedream_list_models`	Auflistung aller verfügbaren Modelle und deren Fähigkeiten
`seedream_list_sizes`	Auflistung verfügbarer Bildgrößen und Auflösungen

Anwendungsbeispiele

Nach der Konfiguration können Sie diese Funktionen direkt in Ihrem KI-Client per natürlicher Sprache aufrufen, z.B.:

„Erstelle mir mit Seedream ein Landschaftsbild im Stil einer Tuschmalerei“
„Ändere den Hintergrund dieses Fotos in einen Sternenhimmel“
„Erzeuge ein 4K hochauflösendes Porträt mit Seedream v4.5“
„Ziehe dieses Kleid virtuell auf das Foto an“

Weitere Informationen

GitHub Repository: AceDataCloud/SeedreamMCP
PyPI Paket: mcp-seedream-pro
API Dokumentation: Seedream Bildgenerierung API

​Funktionsübersicht

​Voraussetzungen

​Installation und Konfiguration

​Methode 1: Installation via pip (empfohlen)

​Methode 2: Installation aus dem Quellcode

​Nutzung in Claude Desktop

​Nutzung in VS Code / Cursor

​Verfügbare Tools

​Anwendungsbeispiele

​Weitere Informationen