mediamcp

mediamcp

mediamcp is an MCP server that connects your AI assistant — Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, or anything else that speaks MCP — to cloud media models (Gemini Flash Image, GPT-5 Image, Seedream, Veo, Sora, …) via OpenRouter or any OpenAI-compatible API.

Category
Visit Server

README

<div align="center">

<img src="https://raw.githubusercontent.com/legolev/mediamcp/main/assets/banner.png" alt="mediamcp" width="100%" />

Научите любого ИИ-агента создавать изображения и видео

mediamcp — это MCP-сервер, который соединяет вашего ИИ-ассистента — Claude Code, Claude Desktop,<br/> Cursor, Windsurf, VS Code или любой другой клиент с поддержкой MCP — с облачными медиамоделями<br/> (Gemini Flash Image, GPT-5 Image, Seedream, Veo, Sora, …) через OpenRouter или любой OpenAI-совместимый API.

npm version CI node >= 20 license: MIT

English | Русский

<sub>⭐ Баннер выше сгенерирован самим mediamcp — один вызов generate_image.</sub>

</div>


Сгенерированные файлы всегда сохраняются на диск (по умолчанию в ~/Pictures/mediamcp), а каждый ответ содержит абсолютный путь к файлу и небольшое встроенное превью — агент сразу видит, что у него получилось.

ИИ-агентам: инструкция по установке, оптимизированная специально для вас, лежит в llms-install.md.

Вам понадобится API-ключ OpenRouter — получить его можно на https://openrouter.ai/keys.

Быстрая установка

Claude Code

claude mcp add mediamcp -e OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-YOUR_KEY -- npx -y mediamcp

Claude Desktop

Добавьте в claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) и перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "mediamcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mediamcp"],
      "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" }
    }
  }
}

Cursor

Install MCP Server

Или добавьте в ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "mediamcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mediamcp"],
      "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" }
    }
  }
}

Windsurf

Добавьте в ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "mediamcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mediamcp"],
      "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" }
    }
  }
}

VS Code (GitHub Copilot)

Install in VS Code

Или добавьте в .vscode/mcp.json (ключ запрашивается отдельно и не попадает в файл):

{
  "servers": {
    "mediamcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mediamcp"],
      "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "${input:openrouter-key}" }
    }
  },
  "inputs": [
    {
      "id": "openrouter-key",
      "type": "promptString",
      "password": true,
      "description": "OpenRouter API key (https://openrouter.ai/keys)"
    }
  ]
}

Что сможет делать ваш агент

После установки просто скажите агенту что-нибудь вроде «сгенерируй hero-изображение для моего лендинга, 16:9», «убери фон с logo.png» или «сделай 8-секундное видео с океанскими волнами на закате». Агент сам выберет подходящий инструмент:

Инструмент Что делает
generate_image Текст → изображение (одно или несколько). Сохраняет на диск, возвращает путь и встроенное превью. Поддерживает count (до 4 вариаций), aspect_ratio и переопределение model.
edit_image Существующее изображение (одно или несколько) + инструкция → отредактированное изображение. Принимает пути к файлам, https://- и data:-URL; несколько источников — для объединения изображений в одну композицию.
generate_video Текст → видео (асинхронная задача, обычно 1–5 минут). Дожидается результата, сохраняет mp4, возвращает путь. При таймауте возвращает polling_url, по которому ожидание можно возобновить.
check_video_status Возобновляет ожидание видеозадачи по polling_url / id; по готовности скачивает результат.
list_models Выводит слаги и цены моделей с поддержкой изображений/видео — агент сможет сам подобрать модель.
check_config Диагностика: наличие и валидность ключа, эндпоинт, значения по умолчанию, возможность записи в каталог вывода. Если что-то не работает — запускайте его первым.

Конфигурация

Всё настраивается через переменные окружения в блоке env конфигурации вашего MCP-клиента:

Переменная По умолчанию Назначение
OPENROUTER_API_KEY — Обязательна. Ваш ключ OpenRouter.
MEDIAMCP_API_KEY — Псевдоним OPENROUTER_API_KEY для эндпоинтов, отличных от OpenRouter; имеет приоритет, если заданы обе переменные.
MEDIAMCP_BASE_URL https://openrouter.ai/api/v1 Корневой URL любого OpenAI-совместимого API.
MEDIAMCP_MODEL google/gemini-2.5-flash-image Слаг модели изображений по умолчанию.
MEDIAMCP_VIDEO_MODEL google/veo-3.1 Слаг видеомодели по умолчанию.
MEDIAMCP_OUTPUT_DIR ~/Pictures/mediamcp Куда сохранять сгенерированные файлы (~/mediamcp, если ~/Pictures не существует).
MEDIAMCP_TIMEOUT_MS 120000 HTTP-таймаут на один запрос.
MEDIAMCP_PREVIEW true Возвращать встроенное превью вместе с каждым результатом (false — только пути).
MEDIAMCP_PREVIEW_MAX_DIM 768 Длинная сторона встроенного превью в пикселях.

Использование другого провайдера

Укажите в MEDIAMCP_BASE_URL любой OpenAI-совместимый эндпоинт и задайте соответствующий ключ:

"env": {
  "MEDIAMCP_BASE_URL": "https://your-endpoint.example.com/v1",
  "MEDIAMCP_API_KEY": "your-key",
  "MEDIAMCP_MODEL": "your/image-model"
}

mediamcp сам определяет, какой формат API поддерживает эндпоинт: выделенный эндпоинт /images (OpenRouter), /images/generations (классический OpenAI) или chat/completions с поддержкой изображений — первый сработавший вариант запоминается.

Диагностика проблем

  1. Попросите агента запустить инструмент check_config — он сообщит, что именно настроено неверно и как это исправить.
  2. Ту же диагностику можно запустить из терминала: npx -y mediamcp --check (используются переменные окружения вашей оболочки).
  3. Типичные проблемы:
    • «No API key configured» — добавьте OPENROUTER_API_KEY в блок env записи сервера в конфигурации MCP-клиента (а не только в профиль оболочки) и перезапустите клиент.
    • «Out of credits (HTTP 402)» — пополните баланс на https://openrouter.ai/credits.
    • «Not found (HTTP 404) … for model» — неверный слаг модели; запустите list_models.
    • В клиенте ничего не происходит — убедитесь, что установлен Node.js ≥ 20 (node --version).

Разработка

git clone https://github.com/legolev/mediamcp && cd mediamcp
npm install
npm run build       # сборка в dist/index.js
npm test            # юнит-тесты (vitest)
npm run inspect     # открыть MCP Inspector с собранным сервером

Лицензия

MIT


<sub>mcp-name: io.github.legolev/mediamcp</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