Flux MCP 串接指南

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 推出的模型上下文協議，允許 AI 模型（如 Claude、GPT 等）透過標準化介面呼叫外部工具。透過 AceData Cloud 提供的 Flux MCP Server，你可以在 Claude Desktop、VS Code、Cursor 等 AI 用戶端中直接生成和編輯 AI 圖像。

功能概覽

Flux MCP Server 提供以下核心功能：

文字生成圖像 — 透過文字提示詞生成高品質圖像
圖像編輯 — 基於文字指令編輯既有圖像
多模型支援 — 支援 Flux Pro、Flux Dev、Flux 2、Flux Kontext 等多種模型
模型查詢 — 查看所有可用模型及其能力
任務查詢 — 監控生成進度並取得結果

前置準備

使用前，你需要取得 AceData Cloud API Token：

註冊或登入 AceData Cloud 平台
前往 Flux Images API 頁面
點擊「Acquire」取得 API Token（首次申請贈送免費額度）

方式一：使用託管 MCP Server（推薦，免安裝）

AceData Cloud 已經把 Flux MCP Server 託管在雲端，無需在本機安裝任何相依項目，直接在 AI 用戶端裡填寫以下這個 URL 就能使用：

https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp

驗證方式：在請求標頭中加上 Authorization: Bearer 你的API Token 即可（Claude.ai 透過 OAuth 自動完成，無需手動填寫 Token）。

Claude.ai（網頁版，OAuth 登入，最簡單）

開啟 Claude.ai → 左下角 Customize → Connectors → Add More
在 URL 處填入：https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp
完成 OAuth 授權登入（自動跳轉至 AceData Cloud 登入頁面）
回到對話介面，即可使用工具

Claude Desktop

編輯設定檔：

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

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "type": "http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer 你的API Token"
      }
    }
  }
}

儲存後重新啟動 Claude Desktop 即可生效。

Claude Code（終端機命令列）

claude mcp add flux --transport http https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp \
  -H "Authorization: Bearer 你的API Token"

VS Code（GitHub Copilot）

在專案根目錄建立 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "flux": {
      "type": "http",
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer 你的API Token"
      }
    }
  }
}

Cursor

在專案根目錄建立 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "flux": {
      "url": "https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer 你的API Token"
      }
    }
  }
}

其他支援 MCP 的用戶端

任何支援 MCP Streamable HTTP 協議的用戶端（Windsurf、Cline、ChatGPT Connectors、Gemini CLI、JetBrains AI Assistant 等）都可以透過填寫以下兩項進行串接：

URL：https://flux.mcp.acedata.cloud/mcp
Header：Authorization: Bearer 你的API Token

方式二：在本機執行（pip / uvx 安裝）

如果你需要離線執行、自訂程式碼或部署至內網，可以將 MCP Server 安裝在本機並透過 stdio 啟動。

安裝

pip 安裝（推薦）：

pip install mcp-flux-pro

或從原始碼安裝：

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

安裝完成後，即可使用 mcp-flux-pro 命令啟動服務。

在 Claude Desktop 中使用（本機）

編輯 Claude Desktop 設定檔：

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

新增以下設定：

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

如果使用 uvx（無需預先安裝套件）：

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

儲存設定後重新啟動 Claude Desktop 即可生效。

在 VS Code / Cursor 中使用（本機）

在專案根目錄建立 .vscode/mcp.json：

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

或者使用 uvx：

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

可用工具列表

工具名稱	說明
`flux_generate_image`	透過文字提示詞生成圖像
`flux_edit_image`	基於文字指令編輯既有圖像
`flux_generate_video`	FLUX 3 文字生圖／圖生圖／影片生成及既有草稿增強
`flux_get_task`	查詢單一任務狀態
`flux_get_tasks_batch`	批次查詢任務狀態
`flux_list_models`	列出所有可用模型及其能力
`flux_list_actions`	列出所有可用工具和工作流程範例

使用範例

設定完成後，你可以在 AI 用戶端中直接以自然語言呼叫這些功能，例如：

「幫我用 Flux 生成一張賽博龐克風格的城市夜景」
「把這張照片的背景改成海灘」
「用 Flux Kontext Pro 模型編輯這張圖片，把衣服顏色改成紅色」
「列出所有可用的 Flux 模型」

模型與尺寸限制

flux-2-flex、flux-2-pro、flux-2-max 及 Kontext 模型的 size 必須使用比例，例如 1:1 或 16:9，不能使用 1024x1024 這類像素尺寸。 flux-2-klein 僅支援生成，不在 flux_edit_image 的可選模型內。 flux_generate_video 透過 request.mode 區分 t2v、i2v、v2v 與 draft_enhance，輸入會依模式顯示。草稿增強必須引用自己的暫存 draft_task_id。提交預設為非同步，保留回傳的任務 ID，並使用 flux_get_task 讀取結果。

MCP 伺服器

功能概覽

前置準備

方式一：使用託管 MCP Server（推薦，免安裝）

Claude.ai（網頁版，OAuth 登入，最簡單）

Claude Desktop

Claude Code（終端機命令列）

VS Code（GitHub Copilot）

Cursor

其他支援 MCP 的用戶端

方式二：在本機執行（pip / uvx 安裝）

安裝

在 Claude Desktop 中使用（本機）

在 VS Code / Cursor 中使用（本機）

可用工具列表

使用範例

更多資訊

模型與尺寸限制

​功能概覽

​前置準備

​方式一：使用託管 MCP Server（推薦，免安裝）

​Claude.ai（網頁版，OAuth 登入，最簡單）

​Claude Desktop

​Claude Code（終端機命令列）

​VS Code（GitHub Copilot）

​Cursor

​其他支援 MCP 的用戶端

​方式二：在本機執行（pip / uvx 安裝）

​安裝

​在 Claude Desktop 中使用（本機）

​在 VS Code / Cursor 中使用（本機）

​可用工具列表

​使用範例

​更多資訊

​模型與尺寸限制

功能概覽

前置準備

方式一：使用託管 MCP Server（推薦，免安裝）

Claude.ai（網頁版，OAuth 登入，最簡單）

Claude Desktop

Claude Code（終端機命令列）

VS Code（GitHub Copilot）

Cursor

其他支援 MCP 的用戶端

方式二：在本機執行（pip / uvx 安裝）

安裝

在 Claude Desktop 中使用（本機）

在 VS Code / Cursor 中使用（本機）

可用工具列表

使用範例

更多資訊

模型與尺寸限制