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✨ SiliconFlow FLUX MCP 服务器 ✨

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## 🚀 项目概览这个MCP服务器允许语言模型通过 SiliconFlow FLUX 系列模型生成图像。项目基于 Python、`mcp-sdk` 及 `FastMCP` 框架实现，专为 **Streamable HTTP 传输协议** 设计，旨在作为独立的 HTTP 服务运行，适用于 Docker 容器化部署或直接在物理/虚拟机上运行。

## 主要特性 🌟 - 🎨 **图像生成工具**: 向 MCP 客户端提供一个名为 `generate_image` 的核心工具。 - 🤖 **多模型支持**: 允许在图像生成时指定不同的 SiliconFlow FLUX 模型。 - ⚙️ **参数可配置**: 支持自定义图像的宽高比、推理步数、引导强度及种子(seed)。 - 🔑 **API密钥轮询**: 可配置一个以逗号分隔的 SiliconFlow API 密钥列表。服务器将以轮询方式使用这些密钥，以增强服务可靠性并辅助管理速率限制。 - 🔧 **智能参数处理**: 采用增强的参数处理机制，自动兼容各种MCP客户端的参数格式，提高稳定性。 - 🛠️ **环境变量配置**: 通过 `.env` 文件或系统环境变量进行便捷配置。 - 🐳 **Docker 就绪**: 包含 `Dockerfile`，简化容器化部署流程。 - 📜 **日志记录与轮换**: 实现日志文件轮换功能，便于服务监控与问题排查。 ## 重要提示：关于语言模型兼容性 💡 本服务器采用了增强的参数处理机制，能够自动处理不同客户端发送的各种参数格式，包括JSON字符串、嵌套结构等。但为了确保最佳交互效果和稳定性，**强烈建议您在配置 MCP 客户端时，选用能够精确遵循工具调用规范大型语言模型**，包括： - Google Gemini 2.5 系列 - OpenAI GPT-4.x (不包括nano) / O 系列 - DeepSeek R1 / V3 系列 - Claude Sonnet / Haiku 系列 **为什么这很重要？** 一些较旧或能力较弱的小型模型，在理解和执行 MCP 工具调用指令时，可能无法严格按照工具中定义的 `arguments` 格式（例如，错误地添加包裹层、遗漏必需参数或错误处理参数类型）。这种不匹配可能导致工具调用失败，甚至在某些情况下导致服务器端出现崩溃。 ## 系统要求 ✅ - 🐍 **Python**: 版本需为 `3.11` 或更高。 - ⚡ **`uv`**: 一个用 Rust 编写的高性能 Python 包管理工具。 - 安装指南: `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh` (Linux/macOS) 或 `powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/i

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✨ SiliconFlow FLUX MCP 服务器 ✨