Przewodnik integracji Flux MCP

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 AceData Cloud możesz bezpośrednio generować i edytować obrazy AI w klientach AI takich jak Claude Desktop, VS Code, Cursor i innych.

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 AceData Cloud:

Zarejestruj się lub zaloguj na platformie AceData Cloud
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)

pip install mcp-flux-pro

Metoda 2: instalacja ze źródeł

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

Po instalacji możesz uruchomić serwer poleceniem 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

Dodaj następującą konfigurację:

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "command": "mcp-flux-pro",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Twój token API"
      }
    }
  }
}

Jeśli używasz uvx (nie wymaga wcześniejszej instalacji pakietów):

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-flux-pro"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Twój token API"
      }
    }
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji i ponownym uruchomieniu Claude Desktop możesz korzystać z narzędzi Flux w rozmowach.

Użycie w VS Code / Cursor

Utwórz plik .vscode/mcp.json w katalogu głównym projektu:

{
  "servers": {
    "flux": {
      "command": "mcp-flux-pro",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Twój token API"
      }
    }
  }
}

Lub użyj uvx:

{
  "servers": {
    "flux": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-flux-pro"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Twój token API"
      }
    }
  }
}

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: AceDataCloud/FluxMCP
Pakiet PyPI: mcp-flux-pro
Dokumentacja API: Flux Image Generation API

​Przegląd funkcji

​Wymagania wstępne

​Instalacja i konfiguracja

​Metoda 1: instalacja przez pip (zalecane)

​Metoda 2: instalacja ze źródeł

​Użycie w Claude Desktop

​Użycie w VS Code / Cursor

​Lista dostępnych narzędzi

​Przykłady użycia

​Więcej informacji