Pollinations MCP 服务器
这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器实现，用于连接Pollinations.ai服务的API接口。该服务器允许AI模型通过MCP协议调用Pollinations.ai的图像和文本生成功能。
功能特点
- 支持通过MCP协议与Pollinations.ai服务交互
- 提供三个主要工具：
generate_image: 使用Pollinations.ai生成图像并返回URL（默认无水印）download_image: 下载生成的图像到本地文件generate_text: 使用Pollinations.ai生成文本
- 基于TypeScript实现，支持类型安全
- 使用stdio传输机制，便于与AI模型集成
安装
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/bendusy/pollinations-mcp.git
cd pollinations-mcp
- 安装依赖：
npm install
- 构建项目：
npm run build
使用方法
作为MCP服务器运行
npm start
服务器将通过标准输入/输出(stdio)启动，等待MCP客户端连接。
在Cursor中使用（当前可能无法正常工作）
注意： 目前在Cursor中配置此服务器可能不会成功。如果您需要使用此功能，建议使用Cline（见下文）。
在Cline中使用（推荐）
Cline是一个支持MCP协议的AI终端，可以成功使用本服务器提供的图像生成功能。设置步骤如下：
-
安装并启动Cline
-
打开Cline的设置文件，通常位于：
- Windows:
%APPDATA%\Cline\config.json - Mac:
~/Library/Application Support/Cline/config.json - Linux:
~/.config/Cline/config.json
- Windows:
-
在配置文件中找到或添加
mcpServers部分，然后添加以下配置：
"mcpServers": {
"pollinations-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"完整路径/到您的/pollinations-mcp/dist/index.js"
],
"disabled": false,
"autoApprove": [
"download_image",
"generate_image",
"generate_text"
]
}
}
例如，Windows系统上的完整配置可能如下：
"mcpServers": {
"pollinations-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"C:\\Users\\用户名\\路径\\到\\pollinations-mcp\\dist\\index.js"
],
"disabled": false,
"autoApprove": [
"download_image",
"generate_image",
"generate_text"
]
}
}
- 保存配置文件并重启Cline
- 现在您可以在Cline中使用Pollinations图像生成功能了，例如：
使用Pollinations生成图像：beautiful sunset over ocean with palm trees
与AI模型集成
本服务器设计用于与支持MCP协议的AI模型集成，使其能够生成图像。
支持的工具
generate_image
使用Pollinations.ai生成图像并返回URL。
参数：
prompt(必需): 图像描述提示词width(可选): 图像宽度（像素），默认为1024height(可选): 图像高度（像素），默认为1024seed(可选): 随机种子值（用于生成一致的图像）model(可选): 要使用的模型，默认为'flux'nologo(可选): 设置为true可去除水印，默认为trueenhance(可选): 提高图像质量（应用增强滤镜），默认为falsesafe(可选): 启用安全过滤（过滤不适内容），默认为falseprivate(可选): 设置为true可使图像私有（不在公共feed中显示），默认为false
提示词最佳实践：
- 尽量使用英文编写提示词，Pollinations.ai对英文的理解更好
- 保持提示词简短精确，避免过长或模糊的描述
- 使用具体的形容词和名词，而非抽象概念
- 例如："beautiful sunset over ocean with palm trees"比"一张日落的图片"效果更好
download_image
下载Pollinations.ai生成的图像到本地文件。
参数：
url(必需): 要下载的图像URLoutput_path(可选): 保存图像的路径（包括文件名），默认为'image.jpg'
generate_text
使用Pollinations.ai生成文本。
参数：
prompt(必需): 文本提示词model(可选): 要使用的模型（如openai、mistral等），默认为'openai'seed(可选): 随机种子值（用于生成一致的结果）system(可选): 系统提示词（设置AI行为）json(可选): 是否返回JSON格式的响应，默认为falseprivate(可选): 设置为true可使响应私有，默认为false
API参考
本项目使用Pollinations.ai的官方API。完整的API文档请参考：Pollinations API文档
图像生成API
基本格式：https://image.pollinations.ai/prompt/{prompt}?{参数}
示例：
https://image.pollinations.ai/prompt/beautiful%20sunset?width=1024&height=1024&nologo=true
可用的图像模型
flux(默认): 主流文生图模型，功能全面variation: 图像变体生成dreamshaper: 梦幻风格anything: 动漫风格图像pixart: 高质量插图风格
文本生成API
基本格式：https://text.pollinations.ai/{prompt}?{参数}
示例：
https://text.pollinations.ai/Tell%20me%20about%20artificial%20intelligence?model=openai
可用的文本模型
openai(默认): OpenAI模型mistral: Mistral模型gemini: Google Gemini模型
开发
项目结构
src/index.ts: 主服务器实现dist/: 编译后的JavaScript文件package.json: 项目配置和依赖
依赖
@modelcontextprotocol/sdk: MCP协议SDKaxios: HTTP客户端，用于下载图像typescript: TypeScript编译器
许可
本项目采用ISC许可证。详情请参阅LICENSE文件。