Medien · Lokaler MCP-Server

Imagine MCP

MCP server for image/video understanding & generation (Gemini/OpenAI/Grok)

Was die MCP Registry angibt

Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.

Registry-Name
io.github.n24q02m/imagine-mcp
Version
1.11.6
Status
Aktiv
Kategorie
Medien
Transport
stdio (lokaler Prozess)
Paket
PyPI und OCI-Image (Docker)
Veröffentlicht
12. September 2026
Aktualisiert
12. September 2026
Herausgeber
n24q02m (GitHub) · 8 Server mit eigener Seite hier
Namensraum
Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/n24q02m) · So wird verifiziert
Eingeordnet unter
MCP-Server für OpenAI und MCP-Server für Gemini
Repository
github.com/n24q02m/imagine-mcp.git
Quelle
Eintrag in der Registry-API

Pakete

RegistryPaketVersionTransportUmgebungsvariablen
PyPILaufzeitumgebung: uvximagine-mcp1.11.6stdioUNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (geheim), OPENAI_API_KEY (geheim) und XAI_API_KEY (geheim)
OCI-Image (Docker)Laufzeitumgebung: dockerdocker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest-stdioUNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (geheim), OPENAI_API_KEY (geheim) und XAI_API_KEY (geheim)

So verbinden Sie Imagine MCP

Imagine MCP wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: imagine-mcp, Version 1.11.6. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx imagine-mcp. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: UNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (geheim), OPENAI_API_KEY (geheim) und XAI_API_KEY (geheim); legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Imagine MCP wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem Container-Image in einer OCI-Registry wie Docker Hub oder GitHub Container Registry: docker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Docker oder eine andere OCI-Container-Laufzeitumgebung; gestartet wird mit docker run - der übliche Befehl lautet docker run -i --rm -e UNDERSTAND_MODELS -e GEMINI_API_KEY -e OPENAI_API_KEY -e XAI_API_KEY docker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: UNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (geheim), OPENAI_API_KEY (geheim) und XAI_API_KEY (geheim); legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "imagine-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "imagine-mcp"
      ],
      "env": {
        "UNDERSTAND_MODELS": "<wert>",
        "GEMINI_API_KEY": "<geheim>",
        "OPENAI_API_KEY": "<geheim>",
        "XAI_API_KEY": "<geheim>"
      }
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden

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