OpenAI GPT Image

Genera y edita imágenes usando las APIs de generación y edición de imágenes de OpenAI GPT-4o con control avanzado de indicaciones.

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Documentación

openai-gpt-image-mcp

NPM version MCP SDK OpenAI SDK License GitHub stars

Un servidor de herramientas del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) para las APIs de generación y edición de imágenes GPT-4o/gpt-image-1 de OpenAI.

  • Genera imágenes a partir de indicaciones de texto utilizando los modelos más recientes de OpenAI.
  • Edita imágenes (inpainting, outpainting, composición) con control avanzado de indicaciones.
  • Compatible con: Claude Desktop, Cursor, VSCode, Windsurf y cualquier cliente compatible con MCP.

✨ Características

  • create-image: Genera imágenes a partir de una indicación, con opciones avanzadas (tamaño, calidad, fondo, etc.).
  • edit-image: Edita o extiende imágenes usando una indicación y una máscara opcional, admitiendo tanto rutas de archivo como entrada en base64.
  • Soporte de relación de aspecto: Usa relaciones de aspecto comunes como 16:9, 9:16, 1:1, horizontal, vertical, etc., que se asignan automáticamente a tamaños compatibles.
  • Salida de archivos: Guarda las imágenes generadas directamente en disco o recíbelas como base64.
  • Nombres de archivo generados por IA: La IA puede proporcionar nombres de archivo descriptivos como "gato-jugando-futbol.jpg" según el contenido de la imagen.

🚀 Instalación

Configuración rápida con NPX (Recomendado)

¡No se necesita instalación! Úsalo directamente con npx:

{
  "mcpServers": {
    "openai-gpt-image": {
      "command": "npx",
      "args": ["openai-gpt-image-mcp-199bio"],
      "env": { 
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..." 
      }
    }
  }
}

Instalación manual

npm install -g openai-gpt-image-mcp-199bio

O compílalo desde el código fuente:

git clone https://github.com/199-biotechnologies/openai-gpt-image-mcp.git
cd openai-gpt-image-mcp
yarn install
yarn build

🔑 Configuración

La configuración mostrada arriba en la sección de Configuración rápida funciona para todos los clientes compatibles con MCP:

  • Claude Desktop
  • VSCode
  • Cursor
  • Windsurf

Solo agrega la configuración al archivo de configuración de tu cliente MCP con tu clave de API de OpenAI.

⚡ Avanzado

Soporte de relación de aspecto

Las herramientas ahora admiten relaciones de aspecto comunes que se asignan automáticamente a los tamaños compatibles de OpenAI:

  • Cuadrado: 1:1, square, 4:3, 3:4 → 1024x1024
  • Horizontal: 16:9, landscape, 3:2 → 1536x1024
  • Vertical: 9:16, portrait, 2:3 → 1024x1536
  • Automático: auto → Deja que OpenAI elija el mejor tamaño

Ejemplo: En lugar de especificar size: "1536x1024", puedes usar size: "16:9" o size: "landscape".

Otras opciones

  • Para create-image, establece n para generar hasta 10 imágenes a la vez.
  • Para edit-image, proporciona una imagen de máscara (ruta de archivo o base64) para controlar dónde se aplican las ediciones.
  • Consulta src/index.ts para todas las opciones.

🧑‍💻 Desarrollo

  • Código fuente en TypeScript: src/index.ts
  • Compilación: yarn build
  • Ejecución: node dist/index.js

📝 Licencia

MIT

🩺 Solución de problemas

  • Asegúrate de que tu OPENAI_API_KEY sea válida y tenga acceso a la API de imágenes.
  • Debes tener una organización de OpenAI verificada. Después de la verificación, puede tomar de 15 a 20 minutos para que el acceso a la API de imágenes se active.
  • Las rutas de archivo deben ser absolutas.
    • Unix/macOS/Linux: Comenzando con / (por ejemplo, /path/to/image.png)
    • Windows: Letra de unidad seguida de : (por ejemplo, C:/path/to/image.png o C:\path\to\image.png)
  • Para la salida de archivos, asegúrate de que el directorio sea escribible.
  • Si ves errores sobre tipos de archivo, verifica las extensiones y formatos de tus archivos de imagen.

⚠️ Limitaciones y manejo de archivos grandes

  • Límite de carga útil de 1MB: Los clientes MCP (incluido Claude Desktop) tienen un límite estricto de 1MB para las respuestas de herramientas. Las imágenes grandes (especialmente de alta resolución o múltiples imágenes) pueden exceder fácilmente este límite si se devuelven como base64.
  • Cambio automático a salida de archivos: Si el tamaño total de la imagen supera 1MB, la herramienta guardará automáticamente las imágenes en disco y devolverá las rutas de archivo en lugar de base64. Esto garantiza la compatibilidad y previene errores como result exceeds maximum length of 1048576.
  • Ubicación predeterminada de archivos:
    • macOS/Linux: Las imágenes se guardan en ~/Pictures/gpt-image/ de forma predeterminada
    • Respaldo: Si el directorio predeterminado no se puede crear, las imágenes se guardarán en /tmp (o el directorio establecido por la variable de entorno MCP_HF_WORK_DIR)
    • Ruta personalizada: Siempre puedes especificar una ruta personalizada de file_output para anular la predeterminada
  • Nombres de archivo generados por IA:
    • La IA puede proporcionar nombres de archivo descriptivos a través del parámetro filename (por ejemplo, "gato-jugando-futbol", "atardecer-sobre-montañas")
    • Los nombres de archivo se sanitizan automáticamente para prevenir problemas de seguridad
    • Si se generan múltiples imágenes, se agrega un índice (por ejemplo, "gato-jugando-futbol_1.jpg", "gato-jugando-futbol_2.jpg")
  • Variable de entorno:
    • MCP_HF_WORK_DIR: Establécelo para controlar el directorio de respaldo para imágenes grandes y salidas de archivos. Ejemplo: export MCP_HF_WORK_DIR=/your/desired/dir
  • Mejores prácticas: Para imágenes grandes o de producción, usa siempre la salida de archivos y asegúrate de que tu cliente esté configurado para manejar rutas de archivo.

📚 Referencias

🙏 Créditos