Guia de Integração do Flux MCP

MCP (Model Context Protocol) é um protocolo de contexto de modelo lançado pela Anthropic, que permite que modelos de IA (como Claude, GPT, etc.) chamem ferramentas externas por meio de uma interface padronizada. Com o Flux MCP Server fornecido pela AceData Cloud, você pode gerar e editar imagens de IA diretamente em clientes de IA como Claude Desktop, VS Code, Cursor, entre outros.

Visão Geral das Funcionalidades

O Flux MCP Server oferece as seguintes funcionalidades principais:

Geração de imagem a partir de texto — gera imagens de alta qualidade a partir de prompts textuais
Edição de imagem — edita imagens existentes com base em instruções textuais
Suporte a múltiplos modelos — suporta vários modelos como Flux Pro, Flux Dev, Flux Schnell, Flux Kontext, entre outros
Consulta de modelos — visualiza todos os modelos disponíveis e suas capacidades
Consulta de tarefas — monitora o progresso da geração e obtém resultados

Preparação

Antes de usar, você precisa obter o Token de API da AceData Cloud:

Cadastre-se ou faça login na plataforma AceData Cloud
Acesse a página da Flux Images API
Clique em “Acquire” para obter o Token de API (a primeira solicitação concede uma cota gratuita)

Instalação e Configuração

Método 1: Instalação via pip (recomendado)

pip install mcp-flux-pro

Método 2: Instalação via código-fonte

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

Após a instalação, você pode iniciar o serviço com o comando mcp-flux-pro.

Uso no Claude Desktop

Edite o arquivo de configuração do Claude Desktop:

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

Adicione a seguinte configuração:

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "command": "mcp-flux-pro",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "seu Token de API"
      }
    }
  }
}

Se usar uvx (não requer instalação prévia de pacotes):

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-flux-pro"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "seu Token de API"
      }
    }
  }
}

Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop para usar as ferramentas Flux nas conversas.

Uso no VS Code / Cursor

Crie o arquivo .vscode/mcp.json na raiz do projeto:

{
  "servers": {
    "flux": {
      "command": "mcp-flux-pro",
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "seu Token de API"
      }
    }
  }
}

Ou use uvx:

{
  "servers": {
    "flux": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-flux-pro"],
      "env": {
        "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "seu Token de API"
      }
    }
  }
}

Lista de Ferramentas Disponíveis

Nome da Ferramenta	Descrição
`flux_generate_image`	Gera imagens a partir de prompts textuais
`flux_edit_image`	Edita imagens existentes com instruções textuais
`flux_get_task`	Consulta o status de uma tarefa específica
`flux_get_tasks_batch`	Consulta em lote o status de várias tarefas
`flux_list_models`	Lista todos os modelos disponíveis e suas capacidades
`flux_list_actions`	Lista todas as ferramentas e exemplos de workflows disponíveis

Exemplos de Uso

Após a configuração, você pode chamar essas funcionalidades diretamente em linguagem natural nos clientes de IA, por exemplo:

“Me ajude a gerar uma imagem de uma cidade cyberpunk à noite com Flux”
“Mude o fundo desta foto para uma praia”
“Use o modelo Flux Kontext Pro para editar esta imagem, mudando a cor da roupa para vermelho”
“Liste todos os modelos Flux disponíveis”

Mais Informações

Repositório GitHub: AceDataCloud/FluxMCP
Pacote PyPI: mcp-flux-pro
Documentação da API: Flux Image Generation API

​Visão Geral das Funcionalidades

​Preparação

​Instalação e Configuração

​Método 1: Instalação via pip (recomendado)

​Método 2: Instalação via código-fonte

​Uso no Claude Desktop

​Uso no VS Code / Cursor

​Lista de Ferramentas Disponíveis

​Exemplos de Uso

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