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
| Registre | Paquet | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPIenvironnement d’exécution : uvx | imagine-mcp | 1.11.6 | stdio |
| Image OCI (Docker)environnement d’exécution : docker | docker.io/n24q02m/imagine-mcp:latest | - | stdio |
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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