Civitai MCP
A model context protocol server for Civitai that enables searching models by various filters, viewing previews, downloading model files, reading image generation parameters from local or Civitai images, and generating images via the Civitai Orchestration API.
README
Civitai MCP
MCP-сервер для работы с Civitai прямо из ассистента. Ищите модели по названию/типу/базовой модели, смотрите превью и примеры генерации, берите параметры генерации из любой картинки (локальной или с Civitai), скачивайте файлы на диск или получайте прямую ссылку для больших моделей.
Написан на Python (FastMCP) + httpx + Pillow.
Возможности
- 🔎 Поиск моделей — фильтры по типу, базовой модели, тегу, автору, сортировка.
- 🖼️ Визуальный выбор — превью в результатах поиска и галерея примеров генерации (готовые URL + лёгкие превьюшки).
- 🧬 Параметры генерации — читает prompt/seed/steps/sampler/… из локального PNG (A1111/ComfyUI) или jpg/webp (EXIF/XMP), а также с картинок Civitai.
- ⬇️ Скачивание — файл версии на диск (стриминг, атомарная запись, докачка) или прямая подписанная ссылка для больших моделей.
Инструменты
| Tool | Что делает |
|---|---|
search_models |
поиск моделей: query, types, base_models, sort, tag, username, nsfw, limit, page. В каждом результате — preview (картинка-превью) |
get_model |
карточка модели по id: версии, файлы (downloadUrl, SHA256) и примеры-картинки |
get_model_version |
детали версии по id: файлы + images (примеры генерации) |
get_model_images |
галерея примеров по model_id/version_id для визуального выбора (url + thumb + prompt) |
get_download_url |
прямая ссылка на файл (для больших моделей) — подписанный CDN-URL + страница модели, без сохранения на диск |
download_model |
скачать файл версии в dest_dir; опц. file_type/file_format/size/fp, overwrite, max_mb |
read_image_params |
параметры генерации из локального файла (PNG A1111/ComfyUI, EXIF), офлайн |
get_image_meta |
параметры генерации картинки, размещённой на Civitai, по её id |
get_buzz_balance |
баланс Buzz аккаунта (yellow/blue/green) — ⚠️ неофициальный эндпоинт |
estimate_generation |
оценить стоимость генерации в Buzz (whatif), без списания |
generate_image |
сгенерировать картинку (Orchestration API); тратит Buzz, требует confirm=true |
get_workflow |
статус/результат генерации по workflowId (поллинг) |
Типовой сценарий: search_models → посмотреть preview/get_model_images →
выбрать version.id → download_model(version_id, dest_dir) или get_download_url(version_id).
Картинки
Превью и галерея приходят готовыми URL-ами CDN. У каждой картинки есть:
url— оригинал;thumb— лёгкая версия (width=450, строится трансформом CDN);nsfwLevel,width,height,type(image/video),prompt.
Параметры генерации изображения
Два источника, потому что это разные вещи:
read_image_params(path)— локальный файл. Читает офлайн зашитые метаданные: PNG Automatic1111/Forge (чанкparameters), ComfyUI (prompt/workflow), а для jpg/webp — EXIFUserComment/ImageDescriptionи XMP через Pillow. Возвращаетprompt,negativePrompt,params(steps/sampler/cfg/seed/size/model…),source(откуда взято) и сырую строку. Работает для любой сгенерированной картинки, даже не с Civitai. PNG разбирается и без Pillow; jpg/webp — с Pillow (входит в requirements).get_image_meta(image_id)— картинка на Civitai по её id. Важно: у публичной лентыmetaчастоnull(Civitai его скрывает). У примеров версии модели (get_model_version.images)metaесть всегда, полеmeta_availableэто показывает.
Большие модели → ссылка вместо скачивания
get_download_url(version_id)— всегда возвращаетdirect_url(подписан, ~1 час) иpage_url(постоянная страница модели).download_model(..., max_mb=200)— если файл больше лимита, вернётstatus: "too_large"сdirect_urlвместо загрузки на диск.
Генерация изображений
Официальный Civitai Orchestration API.
Модель задаётся model_version_id (AIR берётся из API автоматически) или готовым
model_air; ecosystem (sd1/sdxl/flux1…) определяется из AIR. Готовый AIR версии
также виден в поле air ответа get_model_version.
⚠️ Генерация тратит реальный Buzz.
generate_imageбезconfirm=trueне запускает генерацию — только возвращает предполагаемую стоимость (whatif). Для реального запуска — повторный вызов сconfirm=true. Проверка баланса иinsufficientBuzzвыполняется до списания.
estimate_generation(prompt, model_version_id=…) → {cost:{buzz, insufficientBuzz}}
generate_image(prompt, model_version_id=…) → preview со стоимостью (confirm=false)
generate_image(prompt, model_version_id=…, save_dir=…, confirm=true)
→ {status, workflowId, images:[{url, path}]}
get_workflow(workflow_id) → статус/картинки для долгих задач
Ориентир по цене: SD1.5 512×512 / 20 шагов ≈ 4 Buzz, SDXL 1024×1024 / 25 шагов ≈ 10 Buzz.
Полный набор параметров generate_image / estimate_generation
| Параметр | Описание |
|---|---|
prompt / negative_prompt |
промпты (≤10000 симв) |
width / height |
64–2048, кратно 16 (SD1 нативно 512², SDXL 1024²) |
steps (1–150), cfg_scale (0–30), seed |
базовые |
quantity |
1–12 картинок за вызов |
engine |
sdcpp (по умолч.) или comfy |
sampler |
sdcpp: euler,dpm++2m,lcm,… / comfy: euler_ancestral,dpmpp_2m,… |
scheduler |
sdcpp: discrete,karras,… / comfy: normal,karras,beta,… |
clip_skip |
только SD1 (на SDXL/flux опускается автоматически → warnings) |
loras |
{ключ: вес}; ключ — AIR или id версии LoRA; несколько — можно |
embeddings |
список AIR/id версий (textual inversion); имена — в prompt |
vae_air / vae_version_id |
переопределить VAE |
ucache |
off/normal (только sdcpp) |
operation |
createImage (t2i) или createVariant (img2img) |
source_image / strength |
для img2img: URL исходника + сила денойза (0–1) |
save_dir, confirm, wait |
скачивание / запуск / поллинг |
Движки различаются именами полей — MCP подставляет их сам: sampler↔sampleMethod,
scheduler↔schedule, strength↔denoiseStrength. Скачивание результата ретраит
временные 5xx CDN.
LoRA — несколько сразу:
generate_image(prompt, model_version_id=128713,
loras={"62833": 0.8, "urn:air:sd1:lora:civitai:82098@87153": 0.5}, confirm=true)
img2img:
generate_image(prompt="daytime, clear sky", model_version_id=128713,
operation="createVariant", source_image="https://.../src.jpeg", strength=0.6, confirm=true)
LoRA/embeddings/VAE должны быть той же экосистемы, что и чекпойнт (sd1↔sd1, sdxl↔sdxl).
Баланс Buzz
get_buzz_balance() возвращает балансы кошельков (yellow/blue/green) текущего
аккаунта по ключу.
⚠️ Неофициально. Использует внутренний tRPC-эндпоинт сайта (
buzz.getBuzzAccount), а не публичный/api/v1. Он не документирован и может перестать работать без предупреждения — в отличие от остальных инструментов.
Установка
py -m venv .venv
./.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt
Ключ API
Ключ берётся из переменной окружения CIVITAI_API_KEY
(fallback — файл apikey.txt рядом с server.py).
Скачивание файлов требует валидный ключ; поиск/метаданные работают и без него.
Получить ключ: civitai.com → Account settings → API Keys.
Подключение к Claude Code
claude mcp add civitai -e CIVITAI_API_KEY=<ваш-ключ> -- H:/CivitaiMcp/.venv/Scripts/python.exe H:/CivitaiMcp/server.py
Или вручную в .mcp.json (см. mcp.example.json):
{
"mcpServers": {
"civitai": {
"command": "H:/CivitaiMcp/.venv/Scripts/python.exe",
"args": ["H:/CivitaiMcp/server.py"],
"env": { "CIVITAI_API_KEY": "<ваш-ключ>" }
}
}
}
Примеры значений
types:Checkpoint,LORA,LoCon,VAE,TextualInversion,Hypernetwork,Controlnetbase_models:SD 1.5,SDXL 1.0,Pony,Illustrious,Flux.1 Dsort:Highest Rated,Most Downloaded,Newestfile_format:SafeTensor,PickleTensor;size:full/pruned;fp:fp16/fp32/bf16
Ошибки скачивания
401 — неверный ключ · 403 — early-access/ограничение автора · 429 — лимит 24ч.
Лицензия
MIT.
<sub>🤖 Built with Claude Code.</sub>
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.