GPT Image 2 Polza MCP Server
Enables generating and editing images using OpenAI's GPT Image 2 model via the Polza API, with support for multiple modes, reference images, and local file storage.
README
GPT Image 2 Polza MCP Server
mcp-name: io.github.ivanantigravity-lgtm/gpt-image-2-polza-mcp-server
MCP-сервер для генерации и редактирования изображений моделью GPT Image 2 через API-провайдера Polza.
- Провайдер:
Polza - Model ID:
openai/gpt-5.4-image-2 - Model tier:
gpt-image-2 - Поддержка генерации, редактирования и референсных изображений
- Сохранение полноразмерных файлов на диск
- Возврат превью и структурированных метаданных через MCP
Для работы нужен только POLZA_AI_API_KEY. Отдельный ключ OpenAI не требуется.
Инструменты MCP
generate_image— создаёт или редактирует изображения с помощью GPT Image 2.fetch_generation— получает результат уже запущенной генерации поgen_...ID.upload_file— загружает референс в Polza Storage.show_output_stats— показывает статистику локальной папки с результатами.maintenance— обслуживает локальный кэш и базу метаданных.
Требования
- Python 3.11+
- uv
- Аккаунт Polza и
POLZA_AI_API_KEY - Любой MCP-клиент: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code или другой
Быстрая установка
Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/ivanantigravity-lgtm/gpt-image-2-polza-mcp.git
cd gpt-image-2-polza-mcp
uv sync
Создайте .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"gpt-image-2-polza": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"gpt-image-2-polza-mcp-server"
],
"cwd": "/absolute/path/to/gpt-image-2-polza-mcp",
"env": {
"POLZA_AI_API_KEY": "your-polza-api-key",
"POLZA_BASE_URL": "https://polza.ai/api",
"IMAGE_OUTPUT_DIR": "/absolute/path/to/gpt-image-2-output"
}
}
}
}
Перезапустите MCP-клиент после добавления конфигурации.
Использование
Обычная генерация:
Создай рекламный кадр флакона духов на чёрном камне,
кинематографический свет, формат 16:9, разрешение 4K.
Используй gpt-image-2.
Основные параметры generate_image:
| Параметр | Описание |
|---|---|
prompt |
Текстовое описание изображения или инструкция по редактированию |
mode |
generate, edit или автоматическое определение |
model_tier |
gpt-image-2; используется по умолчанию |
resolution |
1k, 2k, 4k или high |
aspect_ratio |
Например, 1:1, 16:9, 9:16, 4:5 |
input_image_path_1 |
Путь к основному референсу или редактируемому изображению |
input_image_path_2 |
Второй референс |
input_image_path_3 |
Третий референс |
output_path |
Конкретный файл или папка для результата |
force_new_generation |
Принудительно запустить новую генерацию вместо использования кэша |
Восстановление после таймаута
Генерация может продолжаться на стороне Polza после таймаута MCP-клиента. Не запускайте тот же запрос повторно сразу: это может создать и оплатить ещё одну генерацию.
Получите gen_... ID в истории генераций Polza и вызовите:
fetch_generation(
media_id="gen_2158267363095220225",
output_path="/absolute/path/to/result.png"
)
Переменные окружения
| Переменная | Обязательно | Описание |
|---|---|---|
POLZA_AI_API_KEY |
Да | API-ключ аккаунта Polza |
POLZA_BASE_URL |
Нет | Базовый URL API; по умолчанию https://polza.ai/api |
IMAGE_OUTPUT_DIR |
Нет | Папка результатов; по умолчанию ~/gpt-image-2-images |
GPT_IMAGE_MODEL |
Нет | Model tier; по умолчанию gpt-image-2 |
POLZA_POLL_INTERVAL_SECONDS |
Нет | Интервал проверки статуса генерации |
POLZA_POLL_TIMEOUT_SECONDS |
Нет | Максимальное время ожидания результата |
POLZA_EXTERNAL_USER_ID |
Нет | Внешний ID пользователя для Polza |
RETURN_FULL_IMAGE |
Нет | Возвращать полное изображение вместо превью |
Локальный запуск
cp .env.example .env
uv sync
uv run gpt-image-2-polza-mcp-server
Минимальный .env:
POLZA_AI_API_KEY=your-polza-api-key
POLZA_BASE_URL=https://polza.ai/api
GPT_IMAGE_MODEL=gpt-image-2
IMAGE_OUTPUT_DIR=/absolute/path/to/gpt-image-2-output
API Polza
Сервер использует:
POST /v1/media— запуск генерацииGET /v1/media/{id}— получение статуса и результатаPOST /v1/storage/upload— загрузка референсовGET /v1/storage/files/{id}— метаданные файлаDELETE /v1/storage/files/{id}— удаление файла
Лицензия
MIT. См. LICENSE.
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.