====== MCP Image: MCP server pro generování a editaci obrázků přes Gemini ======

[[https://github.com/shinpr/mcp-image|MCP Image]] je MCP server pro generování a editaci obrázků přes Gemini pro MCP klienty jako Claude Code, Cursor nebo Codex. Podle README automaticky rozšiřuje stručné prompty, volí rozumné výchozí parametry a nabízí více úrovní kvality bez nutnosti ručně řešit každý detail.

Pokud jde konkrétně o praktické zprovoznění jiného obrázkového MCP serveru v OpenCode, navazuje na to [[ai:platformy:opencode:gemini-mcp|OpenCode: MCP server pro generování obrázků přes Gemini]].

===== Co server umí =====

  * Automaticky optimalizuje prompt přes Subject–Context–Style framework.
  * Nabízí tři quality presety: ''fast'', ''balanced'' a ''quality''.
  * Umí generování i editaci existujících obrázků přes ''inputImagePath''.
  * Podporuje různé poměry stran, vyšší rozlišení a více výstupních formátů.
  * Podle README umí i volitelné režimy jako character consistency, world knowledge nebo Google Search grounding.

===== Předpoklady =====

Podle README je potřeba:

  * Node.js 22 nebo novější
  * Gemini API klíč z [[https://aistudio.google.com/apikey|Google AI Studio]]
  * MCP klient, který umí připojit externí server

===== Základní konfigurace =====

README ukazuje konfiguraci pro Claude Code, Cursor a Codex. Pro Claude Code vypadá základní přidání serveru takto:

<code bash>
claude mcp add mcp-image --scope user \
  --env GEMINI_API_KEY=your-api-key \
  --env IMAGE_OUTPUT_DIR=/absolute/path/to/images \
  -- npx -y mcp-image
</code>

Důležité je nepřidávat API klíč do verzované konfigurace nebo do repozitáře. Výstupní adresář ''IMAGE_OUTPUT_DIR'' má být absolutní cesta. Pokud není nastavený, README uvádí výchozí ''./output'' v aktuálním pracovním adresáři.

==== Důležité proměnné prostředí ====

  * ''GEMINI_API_KEY'' – API klíč pro Gemini
  * ''IMAGE_OUTPUT_DIR'' – absolutní cesta pro ukládání vygenerovaných obrázků
  * ''IMAGE_QUALITY'' – výchozí preset kvality (''fast'', ''balanced'', ''quality'')
  * ''SKIP_PROMPT_ENHANCEMENT=true'' – vypnutí automatického rozšíření promptu

===== Quality presety =====

  * ''fast'' – nejrychlejší režim pro iterace a drafty
  * ''balanced'' – kompromis mezi rychlostí a kvalitou
  * ''quality'' – nejvyšší kvalita za cenu pomalejšího běhu a vyšší ceny

Podle README se pro ''fast'' a ''balanced'' používá Nano Banana 2 a pro ''quality'' Nano Banana Pro.

===== Praktické poznámky =====

  * Automatická optimalizace promptu dává smysl hlavně tehdy, když se zadávají krátké nebo neurčité prompty.
  * Pokud je potřeba mít prompt plně pod kontrolou, lze enhancement vypnout přes ''SKIP_PROMPT_ENHANCEMENT=true''.
  * Pro editaci obrázku se používá ''inputImagePath'' a README vyžaduje absolutní cestu k souboru.
  * README uvádí podporu formátů PNG, JPEG a WebP do 10 MB.
  * Vyšší rozlišení a vyšší preset kvality zvyšují čas generování i cenu volání API.

===== Kdy to dává smysl =====

Tento server dává smysl hlavně tehdy, když MCP klient sám neumí nativní generování obrázků a je potřeba přidat externí server s jednoduchým ovládáním. Repozitář zároveň nabízí i samostatný skill pro psaní promptů; ten je podle README vhodný spíš pro nástroje, které už generování obrázků mají vestavěné.

===== Související článek k OpenCode =====

Tento článek je obecný přehled MCP serveru ''mcp-image''. Pokud jde o konkrétní praktické zprovoznění obrázkového MCP serveru v OpenCode přes ''ultimate-gemini-mcp'', navazuje na to [[ai:platformy:opencode:gemini-mcp|OpenCode: MCP server pro generování obrázků přes Gemini]].

===== Zdroje =====

  * [[https://github.com/shinpr/mcp-image|MCP Image na GitHubu]]
  * [[https://aistudio.google.com/apikey|Google AI Studio – Gemini API klíč]]