Medios · Servidor MCP local

Imagine MCP

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

Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.n24q02m/imagine-mcp
Versión
1.11.6
Estado
Activo
Categoría
medios
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
PyPI y Imagen OCI (Docker)
Publicado
12 de septiembre de 2026
Actualizado
12 de septiembre de 2026
Editor
n24q02m (GitHub) · 8 servidores con página aquí
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/n24q02m) · cómo
Incluido en
Servidores MCP de OpenAI y Servidores MCP de Gemini
Repositorio
github.com/n24q02m/imagine-mcp.git
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
PyPIentorno de ejecución: uvximagine-mcp1.11.6stdioUNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secreto), OPENAI_API_KEY (secreto) y XAI_API_KEY (secreto)
Imagen OCI (Docker)entorno de ejecución: dockerdocker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest-stdioUNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secreto), OPENAI_API_KEY (secreto) y XAI_API_KEY (secreto)

Cómo conectar Imagine MCP

Imagine MCP se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: imagine-mcp, versión 1.11.6. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx imagine-mcp. Lee estas variables de entorno: UNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secreto), OPENAI_API_KEY (secreto) y XAI_API_KEY (secreto); hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

Imagine MCP se ejecuta en local a partir de una imagen de contenedor en un registro OCI como Docker Hub o GitHub Container Registry: docker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Docker u otro entorno de ejecución de contenedores OCI; se inicia con docker run - el comando habitual es 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. Lee estas variables de entorno: UNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secreto), OPENAI_API_KEY (secreto) y XAI_API_KEY (secreto); hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

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

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar

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