gemini-image-mcp-http

gemini-image-mcp-http

Remote MCP server (Streamable HTTP) for generating and editing images via Google Gemini, usable as a custom connector in Claude.

Category
Visit Server

README

gemini-image-mcp-http

Удалённый MCP-сервер (Streamable HTTP): генерация и редактирование изображений через Google Gemini 3.1 Flash Image («Nano Banana 2»), который можно подключить к Claude.ai в браузере (а также Claude Desktop/Cowork/мобильным приложениям) как Custom Connector.

Проверено локально: сервер поднимается, отвечает на MCP initialize/tools/list/tools/call, неверный секрет в URL получает 404. Единственное, что нельзя было протестировать здесь — сам вызов Gemini API (в песочнице нет доступа к generativelanguage.googleapis.com), но запрос к нему формируется по официальной REST-схеме Gemini.

Как это устроено

  • Один HTTP-эндпоинт: POST/GET /mcp/<MCP_SHARED_SECRET>
  • <MCP_SHARED_SECRET> — длинная случайная строка, которую вы сами зададите. Она одновременно служит и частью URL, и защитой: без неё запрос получает 404. Никому не показывайте итоговый URL целиком.
  • Внутри — два инструмента: generate_image и edit_image, оба обращаются к Gemini REST API вашим ключом (ключ хранится только на сервере, Claude его не видит).
  • Изображение возвращается сразу в чат (как картинка), без сохранения на диск — на большинстве хостингов файловая система эфемерна, так что это осознанный выбор.

⚠️ Про ключ, который вы уже присылали в чат: это больше похоже не на обычный Gemini API-ключ (те выглядят как AIzaSy...), а на другой тип токена Google. Перед деплоем зайдите на https://aistudio.google.com/apikey, создайте (или перевыпустите) именно API-ключ и используйте его — не токен из чата.


Шаг 1. Сгенерируйте секрет

openssl rand -hex 24

Сохраните результат — это будет и MCP_SHARED_SECRET, и часть URL коннектора.

Шаг 2. Задеплойте сервер

Ниже — вариант через Render.com (проще всего для одного файла, есть бесплатный план). Подойдут и Railway/Fly.io/любой VPS — везде логика одна: Node 18+, переменные окружения, публичный HTTPS-домен. В архиве есть Dockerfile, так что подойдёт и любой Docker-хостинг.

Render.com (без своего сервера)

  1. Зайдите на https://render.com → New → Web Service.
  2. Вариант «Deploy an existing image / upload code» — загрузите содержимое этой папки в свой GitHub-репозиторий (пустой репозиторий, залить файлы можно и через веб-интерфейс GitHub) и подключите его к Render.
  3. Runtime: Node. Build command: npm install. Start command: npm start.
  4. В разделе Environment добавьте:
    • GEMINI_API_KEY = ваш настоящий ключ из AI Studio
    • MCP_SHARED_SECRET = строка из шага 1
    • (необязательно) GEMINI_IMAGE_MODEL = gemini-3.1-flash-image
  5. Deploy. После сборки Render даст домен вида https://ваш-сервис.onrender.com.

Через Docker (Fly.io / Railway / свой VPS)

docker build -t gemini-image-mcp-http .
docker run -p 3000:3000 \
  -e GEMINI_API_KEY=ваш-ключ \
  -e MCP_SHARED_SECRET=строка-из-шага-1 \
  gemini-image-mcp-http

Дальше — по инструкции конкретного хостинга, как опубликовать контейнер на HTTPS-домене (на Fly.io — fly launch + fly deploy, на Railway — просто подключить репозиторий).

Шаг 3. Проверьте, что сервер отвечает

curl https://ваш-домен/           # health-check, должен вернуть "OK"

Шаг 4. Добавьте коннектор в Claude.ai

  1. В Claude.ai: Settings → Connectors (или «Настроить» → «Коннекторы»).
  2. Нажмите «+» → Add custom connector.
  3. В поле URL укажите:
    https://ваш-домен/mcp/MCP_SHARED_SECRET_СЮДА
    
    (полный секретный URL, без пробелов)
  4. Advanced settings можно оставить пустыми — авторизация уже встроена в сам URL.
  5. Нажмите «Add», затем включите коннектор для нужного чата через «+» → Connectors.

Готово — в чате можно будет попросить: «сгенерируй через Gemini картинку рыжего кота на подоконнике» или «отредактируй это изображение: сделай фон синим».


Переменные окружения

Переменная Обязательна По умолчанию Описание
GEMINI_API_KEY да Ключ Gemini API из Google AI Studio
MCP_SHARED_SECRET да Секрет в URL, защищающий эндпоинт от чужих
GEMINI_IMAGE_MODEL нет gemini-3.1-flash-image Имя модели
PORT нет 3000 Обычно задаётся хостингом автоматически
S3_ENDPOINT нет Эндпоинт S3-совместимого хранилища (см. ниже)
S3_BUCKET нет Имя бакета
S3_ACCESS_KEY_ID нет Access key
S3_SECRET_ACCESS_KEY нет Secret key
S3_REGION нет auto Регион (для R2 оставить auto)
S3_PUBLIC_URL нет собирается из endpoint+bucket Публичный базовый URL для отдачи файлов
S3_FORCE_PATH_STYLE нет true Path-style URL (нужно для R2/MinIO)
PUBLIC_BASE_URL нет определяется автоматически Базовый URL сервиса — для ссылок локального фолбэка

Постоянное хранение изображений (важно!)

Каждый вызов generate_image/edit_image всегда сохраняет файл целиком, независимо от его веса и разрешения, и возвращает в ответе текстовую ссылку Image URL: .... Инлайн-превью в самом чате при этом появляется только если файл укладывается в безопасный лимит показа (~900 КБ) — но ссылка работает всегда, для файлов любого размера.

Есть два режима:

  1. Без настройки (по умолчанию). Файлы хранятся в памяти самого сервиса и отдаются по адресу /images/<id>.<ext>. Просто и без доп. шагов, но:

    • ссылки живут максимум 6 часов;
    • на бесплатном тарифе Render контейнер засыпает при простое и теряет память при перезапуске — старые ссылки после этого перестают открываться.
  2. С постоянным хранилищем (рекомендуется) — Cloudflare R2.

    1. Зайдите в Cloudflare Dashboard → R2 → Create bucket. Название, например gemini-images.
    2. В настройках бакета включите публичный доступ (Public Access → Allow Access), скопируйте выданный публичный URL (https://pub-xxxxxxxx.r2.dev) — это и есть S3_PUBLIC_URL.
    3. R2 → Manage API Tokens → Create API Token → права Object Read & Write на этот бакет. Скопируйте Access Key ID, Secret Access Key и Account ID.
    4. В переменных окружения хостинга (Render → ваш сервис → Environment) добавьте:
      S3_ENDPOINT=https://<ACCOUNT_ID>.r2.cloudflarestorage.com
      S3_BUCKET=gemini-images
      S3_ACCESS_KEY_ID=<access key>
      S3_SECRET_ACCESS_KEY=<secret key>
      S3_PUBLIC_URL=https://pub-xxxxxxxx.r2.dev
      
    5. Redeploy. В логах при старте должно появиться: Постоянное хранилище: S3-совместимое (https://<ACCOUNT_ID>.r2.cloudflarestorage.com).
    6. Готово — теперь ссылки на изображения не пропадают ни при засыпании сервиса, ни при редеплое, и работают для файлов любого веса и разрешения (1K/2K/4K).

    Вместо R2 подойдёт любое S3-совместимое хранилище (AWS S3, Backblaze B2, MinIO) — просто укажите соответствующие S3_ENDPOINT/регион.

Безопасность и стоимость

  • Секрет в URL — единственная защита. Держите ссылку приватной, не публикуйте её, не коммитьте в открытый репозиторий вместе со значением переменных окружения.
  • Каждый вызов generate_image/edit_image тратит квоту/деньги вашего Gemini-ключа — теоретически любой, кто узнает секретный URL, сможет им пользоваться. Если нужна более серьёзная защита (OAuth, ротация секрета, лимиты запросов) — можно усилить отдельно, дайте знать.
  • Хотите вообще не выставлять свой Gemini-ключ в интернет — тогда лучше вариант из первого архива (gemini-image-mcp.zip) под Claude Desktop: там сервер работает локально на вашей машине и никуда наружу не торчит.

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
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
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
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