tf-tools-mcp

# TF Tools MCP 基于 OpenRouter 和智谱 AI 的 MCP (Model Context Protocol) 图像生成与理解工具集。 ## 功能特性 - **文本生成图像 (Text-to-Image)**: 使用多种模型通过 OpenRouter Images API 生成图像 - 支持模型：Gemini 3.1 Flash Image、Gemini 3 Pro Image、GPT Image 2/Mini、Seedream 4.5、FLUX.2 Max/Pro - 可选的 AI 提示词增强功能（使用 GLM-4.6V） - 多种质量级别和布局选项 - **图像生成图像 (Image-to-Image)**: 使用文本引导转换参考图像 - 支持本地文件和 URL - 针对不同转换模式的智能提示词增强 - **图像理解 (Image Understanding)**: 使用 GLM-5V/4.6V 分析图像，标准 OCR 自动路由至 GLM-OCR - 单图和批量图像分析 - 多种分析模板：描述、OCR、物体检测、图表分析 - 详细的 token 使用统计 - **文件预览 (File Preview)**: 智能文件预览和摘要生成 - 支持 PDF、Word、Excel、PPT、图像等多种格式 - 自动提取元数据 - AI 驱动的内容摘要 ## 安装 ### 使用 uv（推荐） ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/A2C-SMCP/tf_tools_mcp.git cd tf_tools_mcp # 安装依赖 uv sync # 开发模式安装 uv pip install -e . ``` ### 从 PyPI 安装 ```bash pip install tf-tools-mcp ``` ## 配置 ### 1. 环境变量配置 创建 `.env` 文件并添加 API 密钥： ```bash # 必需：图像生成 OPENROUTER_API_KEY=你的_openrouter_api_key # 必需：图像理解和提示词增强 ZHIPUAI_API_KEY=你的_智谱ai_api_key # 可选设置 IMAGE_STORAGE_DIR=./generated_images ENABLE_PROMPT_ENHANCEMENT=true ``` ### 2. 获取 API 密钥 - **OpenRouter API Key**: 访问 [https://openrouter.ai/](https://openrouter.ai/) 注册，在 [https://openrouter.ai/keys](https://openrouter.ai/keys) 获取密钥 - **智谱 AI API Key**: 访问 [https://open.bigmodel.cn/](https://open.bigmodel.cn/) 注册，在 [https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys](https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys) 获取密钥 ## MCP 客户端配置 ### Claude Desktop **macOS**: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` **Windows**: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json` #### 方法 1：使用 uvx（推荐） 无需手动安装，自动从 PyPI 运行： ```json { "mcpServers": { "tf-tools-mcp": { "command": "uvx", "args": ["tf-tools-mcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "你的_api_key", "ZHIPUAI_API_KEY": "你的_api_key" } } } } ``` #### 方法 2：使用已安装的包 如果已通过 `pip install tf-tools-mcp` 安装： ```json { "mcpServers": { "tf-tools-mcp": { "command": "tf-tools-mcp", …