Médias · Serveur MCP local

Imagine MCP

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

Ce qu’indique le MCP Registry

L’entrée telle que publiée dans le MCP Registry officiel (consultée le 4 octobre 2026), dernière version.

Nom dans le registre
io.github.n24q02m/imagine-mcp
Version
1.11.6
Statut
Actif
Catégorie
médias
Transport
stdio (processus local)
Paquet
PyPI et Image OCI (Docker)
Publié
12 septembre 2026
Mis à jour
12 septembre 2026
Éditeur
n24q02m (GitHub) · 8 serveurs avec une page ici
Espace de noms
Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/n24q02m) · comment
Classé dans
Serveurs MCP OpenAI et Serveurs MCP Gemini
Dépôt
github.com/n24q02m/imagine-mcp.git
Source
Entrée dans l’API du registre

Paquets

RegistrePaquetVersionTransportVariables d’environnement
PyPIenvironnement d’exécution : uvximagine-mcp1.11.6stdioUNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secret), OPENAI_API_KEY (secret) et XAI_API_KEY (secret)
Image OCI (Docker)environnement d’exécution : dockerdocker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest-stdioUNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secret), OPENAI_API_KEY (secret) et XAI_API_KEY (secret)

Comment connecter Imagine MCP

Imagine MCP s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : imagine-mcp, version 1.11.6. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Python ; les clients le lancent généralement avec uvx (fourni par uv) ou après pip install - la commande habituelle est uvx imagine-mcp. Il lit ces variables d’environnement : UNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secret), OPENAI_API_KEY (secret) et XAI_API_KEY (secret) ; définissez-les dans la configuration du client pour ce serveur.

Imagine MCP s’exécute en local depuis une image de conteneur hébergée dans un registre OCI comme Docker Hub ou GitHub Container Registry : docker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Docker ou un autre environnement d’exécution de conteneurs OCI ; il se lance avec docker run - la commande habituelle est 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. Il lit ces variables d’environnement : UNDERSTAND_MODELS, GEMINI_API_KEY (secret), OPENAI_API_KEY (secret) et XAI_API_KEY (secret) ; définissez-les dans la configuration du client pour ce serveur.

Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :

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

Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur

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