MCP server for EFLOWCODE image generation through the Responses API.

It exposes image tools to MCP clients such as Codex, Claude Desktop, Claude Code, Cursor, and other MCP-compatible agents. The server calls:

POST {EFLOWCODE_BASE_URL}/responses
model: gpt-5.5
tools: [{"type": "image_generation"}]

By default, prompts are prefixed with 不改写： before being sent to the model.

Features

• Text-to-image generation with image_generate
• Single image editing / reference generation with image_edit
• Batch image editing with image_batch_edit
• Multi-reference image synthesis with image_multi_reference
• Local file output with a save-directory sandbox
• Input image validation for PNG, JPEG, WebP, and GIF
• Works with EFLOWCODE or any compatible /v1/responses endpoint that supports image_generation

Install

git clone https://github.com/WenNinghan/eflowcode-image-mcp.git
cd eflowcode-image-mcp
python -m pip install -e .

Then configure your MCP client.

Quick Setup For Codex

python install.py --api-key sk-your-key --no-claude

Restart Codex, then ask your agent to call server_info.

The installer appends this MCP server to ~/.codex/config.toml and backs up the existing config first.

Manual Codex Config

Add this to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.eflowcode-image]
command = "python"
args = ["/absolute/path/to/eflowcode-image-mcp/server.py"]
env = {
  EFLOWCODE_API_KEY = "sk-your-key",
  EFLOWCODE_BASE_URL = "https://e-flowcode.cc/v1",
  EFLOWCODE_MODEL = "gpt-5.5",
  EFLOWCODE_SAVE_DIR = "~/Pictures/eflowcode-image-out",
  EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT = "~/Pictures/eflowcode-image-out"
}

On Windows, use escaped paths:

args = ["C:\\Users\\you\\eflowcode-image-mcp\\server.py"]

Claude Desktop / Claude Code

Add this to your MCP config:

{
  "mcpServers": {
    "eflowcode-image": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/eflowcode-image-mcp/server.py"],
      "env": {
        "EFLOWCODE_API_KEY": "sk-your-key",
        "EFLOWCODE_BASE_URL": "https://e-flowcode.cc/v1",
        "EFLOWCODE_MODEL": "gpt-5.5",
        "EFLOWCODE_SAVE_DIR": "~/Pictures/eflowcode-image-out",
        "EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT": "~/Pictures/eflowcode-image-out"
      }
    }
  }
}

Environment Variables

Variable	Required	Default	Description
EFLOWCODE_API_KEY	yes	-	API key used as Bearer token
EFLOWCODE_BASE_URL	no	https://e-flowcode.cc/v1	Base URL without trailing endpoint path
EFLOWCODE_MODEL	no	gpt-5.5	Responses model used for image generation
EFLOWCODE_PROMPT_PREFIX	no	不改写：	Prefix added to all prompts
EFLOWCODE_SAVE_DIR	no	~/Pictures/eflowcode-image-out	Default output directory
EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT	no	same as save dir	Sandbox root for output paths
EFLOWCODE_USE_SHELL_PROXY	no	0	Set to 1 to let httpx use shell proxy env vars

Compatibility aliases are also accepted: EF_API_KEY, EF_BASE_URL, EF_MODEL, and OPENAI_API_KEY.

Tools

server_info

Returns current mode, base URL, model, save directory, and limits.

image_generate

Generate images from text.

Arguments:

• prompt: image prompt
• size: optional WxH, default 1024x1024
• n: number of images, 1-10
• model: optional override
• save_dir: optional output directory under EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT
• basename: optional output filename stem

image_edit

Generate a new image using one local image as an input reference.

Arguments include prompt, image_path, optional size, model, save_dir, and basename.

mask_path is accepted for interface compatibility, but this Responses implementation does not upload alpha masks separately. Describe the edit area in the prompt.

image_batch_edit

Apply the same edit prompt to multiple images, one request per image.

image_multi_reference

Generate one new image from 2-10 local reference images.

Examples

Text-to-image:

Generate a 16:9 research presentation cover about intelligent optimization algorithms and urban traffic.

Image edit:

Edit C:\Pictures\apple.png so the apple becomes blue, keep the white background.

Multi-reference:

Use these two product images as references and generate one clean poster in the same style.

Response Handling

The server extracts base64 image data from response.output items where:

{
  "type": "image_generation_call",
  "result": "..."
}

If no image result is found, the tool returns a clear error plus a compact response summary.

Security Notes

• API keys are only sent to EFLOWCODE_BASE_URL.
• Runtime tools do not accept a base URL parameter, to avoid prompt-injection key exfiltration.
• Output paths are restricted to EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT.
• Input images are checked by magic bytes and size limits before upload.
• Generated binary responses are capped before writing to disk.

Contributors

• zuoliangyu

License

MIT

---

EFLOWCODE Image MCP 中文说明

这是一个面向 EFLOWCODE 的图像生成 MCP 服务。它通过 Responses API 调用支持 image_generation 工具的 gpt-5.5 模型，让 Codex、Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端可以直接生图、改图和多图参考生成。

服务默认调用：

POST {EFLOWCODE_BASE_URL}/responses
model: gpt-5.5
tools: [{"type": "image_generation"}]

默认会在发送给模型前给提示词加上 不改写： 前缀。

功能

• image_generate：文本生成图像
• image_edit：基于单张本地图片进行编辑或参考生成
• image_batch_edit：对多张图片逐张执行同一编辑指令
• image_multi_reference：使用 2-10 张参考图合成一张新图
• 图片自动保存到本地目录
• 输出目录沙箱保护，避免写到非预期路径
• 输入图片格式和大小校验，支持 PNG、JPEG、WebP、GIF
• 可用于 EFLOWCODE 或任何兼容 /v1/responses 且支持 image_generation 的接口

安装

git clone https://github.com/WenNinghan/eflowcode-image-mcp.git
cd eflowcode-image-mcp
python -m pip install -e .

安装后需要把 MCP 服务配置到你的客户端中。

Codex 快速配置

python install.py --api-key sk-your-key --no-claude

执行后重启 Codex，然后让 Codex 调用 server_info 验证配置。

安装脚本会把 MCP 配置追加到 ~/.codex/config.toml，并在写入前备份原配置。

Codex 手动配置

把下面内容加入 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.eflowcode-image]
command = "python"
args = ["/absolute/path/to/eflowcode-image-mcp/server.py"]
env = {
  EFLOWCODE_API_KEY = "sk-your-key",
  EFLOWCODE_BASE_URL = "https://e-flowcode.cc/v1",
  EFLOWCODE_MODEL = "gpt-5.5",
  EFLOWCODE_SAVE_DIR = "~/Pictures/eflowcode-image-out",
  EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT = "~/Pictures/eflowcode-image-out"
}

Windows 路径需要转义反斜杠：

args = ["C:\\Users\\you\\eflowcode-image-mcp\\server.py"]

Claude Desktop / Claude Code 配置

在 MCP 配置中加入：

{
  "mcpServers": {
    "eflowcode-image": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/eflowcode-image-mcp/server.py"],
      "env": {
        "EFLOWCODE_API_KEY": "sk-your-key",
        "EFLOWCODE_BASE_URL": "https://e-flowcode.cc/v1",
        "EFLOWCODE_MODEL": "gpt-5.5",
        "EFLOWCODE_SAVE_DIR": "~/Pictures/eflowcode-image-out",
        "EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT": "~/Pictures/eflowcode-image-out"
      }
    }
  }
}

环境变量

变量	是否必填	默认值	说明
EFLOWCODE_API_KEY	是	-	用作 Bearer token 的 API key
EFLOWCODE_BASE_URL	否	https://e-flowcode.cc/v1	接口 Base URL，不包含 /responses
EFLOWCODE_MODEL	否	gpt-5.5	用于 Responses 图像生成的模型
EFLOWCODE_PROMPT_PREFIX	否	不改写：	自动添加到所有提示词前的前缀
EFLOWCODE_SAVE_DIR	否	~/Pictures/eflowcode-image-out	默认图片输出目录
EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT	否	同输出目录	输出目录沙箱根路径
EFLOWCODE_USE_SHELL_PROXY	否	0	设为 1 时允许 httpx 使用系统代理环境变量

也兼容 EF_API_KEY、EF_BASE_URL、EF_MODEL 和 OPENAI_API_KEY。

工具说明

server_info

返回当前服务模式、Base URL、模型、保存目录和限制信息。

image_generate

根据文本生成图片。

常用参数：

• prompt：图片提示词
• size：可选，格式为 宽x高，默认 1024x1024
• n：生成数量，范围 1-10
• model：可选模型覆盖
• save_dir：可选输出目录，必须位于 EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT 下
• basename：可选文件名前缀

image_edit

使用一张本地图片作为输入参考，结合提示词生成新图。

常用参数包括 prompt、image_path、size、model、save_dir 和 basename。

mask_path 参数会被保留用于接口兼容，但当前 Responses 实现不会单独上传 alpha mask。如果需要指定编辑区域，请直接在提示词中描述。

image_batch_edit

对多张图片逐张执行同一编辑提示词。每张图片会发起一次独立请求。

image_multi_reference

使用 2-10 张本地参考图生成一张新图。

使用示例

文本生图：

生成一张 16:9 的科研汇报封面图，主题是智能优化算法和城市交通。

单图编辑：

把 C:\Pictures\apple.png 里的苹果改成蓝色，保持白色背景。

多图参考：

参考这两张产品图，生成一张同风格的干净产品海报。

响应解析

服务会从 response.output 中提取如下结构里的 base64 图片：

{
  "type": "image_generation_call",
  "result": "..."
}

如果没有找到图片结果，工具会返回明确错误，并附带简短的响应摘要，方便排查接口兼容性。

安全说明

• API key 只会发送到 EFLOWCODE_BASE_URL
• 工具运行时不接受动态 Base URL 参数，避免提示词注入导致 key 外泄
• 输出路径会被限制在 EFLOWCODE_SAVE_DIR_ROOT 下
• 上传前会校验输入图片的 magic bytes 和文件大小
• 写入本地前会限制生成图片的响应大小

贡献者

• zuoliangyu

许可证

MIT