Civitai MCP

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.

Category
Visit Server

README

Civitai MCP

Built with Claude Code Python MCP License: MIT

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 (чанк parameters), ComfyUI (prompt/workflow), а для jpg/webp — EXIF UserComment/ImageDescription и XMP через Pillow. Возвращает prompt, 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 ленты meta часто null (Civitai его скрывает). У примеров версии модели (get_model_version.images) meta есть всегда, поле meta_available это показывает.

Большие модели → ссылка вместо скачивания

  • get_download_url(version_id) — всегда возвращает direct_url (подписан, ~1 час) и page_url (постоянная страница модели).
  • download_model(..., max_mb=200) — если файл больше лимита, вернёт status: "too_large" с direct_url вместо 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_image без confirm=true не запускает генерацию — только возвращает предполагаемую стоимость (whatif). Для реального запуска — повторный вызов с confirm=true. Проверка баланса и insufficientBuzz выполняется 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, Controlnet
  • base_models: SD 1.5, SDXL 1.0, Pony, Illustrious, Flux.1 D
  • sort: Highest Rated, Most Downloaded, Newest
  • file_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

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.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured