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
| Registry | Paket | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPILaufzeitumgebung: uvx | imagine-mcp | 1.11.6 | stdio |
| OCI-Image (Docker)Laufzeitumgebung: docker | docker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest | - | stdio |
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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