我们在之前的文章:《Trae写作法大公开!》里,有给出优化改写文章的方法,在《一句话用AI搜索MCP让文章自动"长肉"》里也给出了用AI搜索MCP补全内容的方法。
ok,那有没有什么方法,让AI自动为我们的内容增彩呢?那必须有呀!(这篇文章就有不少图是通过这个方式让即梦MCP生成的哦!)
我们可以一次让大模型+MCP自动抽取文章的金句,然后调用即梦MCP生图,你敢信么,这些图片,一次生成了几十张,随便你挑选:
即梦3.0,在文字海报上面,绝对是世界领先的水平,同时每次生成图片只需要1积分,每天登录还能拿66积分,所以完全是免费的!
我们这次找到了一个即梦MCP的Github地址:https://github.com/fengin/image-gen-server 下面来跟着黄叔照做,相信你也能接上。
下一期,我们会实现基于MCP,调用GPT4o生成图片,包括下载图片的教程,大家记得关注:
环境配置
我是Mac系统,需要先有两个安装环境:
python 3.10+ https://python.p2hp.com/downloads/
nodejs v20+ https://nodejs.org/zh-cn
大家可以提前安装好 node 和 python,安装比较简单,按照流程,点击下一步即可。
安装好后,首先找个地方新建一个文件夹,然后用Cursor打开这个文件夹(Windsurf也类似),接着在终端界面里面复制输入下面的代码:
python -V
node -v
(每次一行)
这是查看python和node版本的,只要你的版本大于3.10和20即可。
好,我们检查OK之后,可以开始把这个即梦MCP的Github项目下载到本地,继续把下面的代码一行一行的复制在终端里,复制好后回车就会是自动执行:
git clone https://github.com/fengin/image-gen-server.git
cd image-gen-server
pip install -r requirements.txt
pip install uv
修改配置文件
接下来,我们需要修改一下两个文件的配置信息:
第一个是server.py文件的配置:
这里有两个值,我们先说第二个IMG_SAVA_FOLDER,这是到时保存即梦生成图片的文件夹地址,你可以找个地方新创建文件夹,然后拿到文件夹地址复制过来。
接着我们来说第一个JIMENG_API_TOKEN,这个怎么拿呢?我们登录即梦,然后打开你是?调试窗口(可以搜一下,Chrome的话是按F12)
双击上面的那一串数字,然后复制到前面JIMENG_API_TOKEN后面的值里去即可。
server.py 里还有需要调整的设置,因为作者是之前开发的,所以默认设置是即梦2.1模型,但现在升级到了即梦3.0,所以我们可以做一些修改:
我们搜索model,然后把改成:
model="jimeng-3.0",
除此之外,还有个地方也需要改在images.py 里,下图的位置添加一段:
"jimeng-3.0": "high_aes_general_v30l:general_v3.0_18b",
还有最后一个地方,搜索sample,把sample_strength的值改成1,这是生成图像的精细度,改成1出图效果会更精细:
sample_strength: float = 1,
配置MCP
最后一步,配置MCP了:
进入到Cursor设置里的MCP,点击Add new global MCP server ,把下面的代码复制进去:
{
"mcpServers": { "image-gen": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "fastmcp", "fastmcp", "run", "/Users/superhuang/Documents/image-gen-server/image-gen-server/server.py" ] }, }}
黄色区域的值填写的是前面新建的文件夹地址
如果你是Window,是这个:
{ "mcpServers": { "image-gen": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "fastmcp", "fastmcp", "run", "D:\\XXX\\image-gen-server\\server.py" ] } }}
同样黄色地址要改一下。
填进去后如果有红色的区块,说明肯定格式是有错的,不用慌,很简单。
我们全选所有的代码,然后点击Add to Chat:
然后在对话框输入:
帮我检查mcp.json的格式是否全部正确
接着点Send 按钮,Cursor会自己去修复
我们只需要等待片刻之后点,点右下角的Accept:
然后在Cursor Setting里查看image-gen MCP的状态,前面是绿灯的话,说明是好的:
OK!接下来我们可以开始生成图片了!
提示词大放送
我们可以查看《Trae写作法大公开!》里的思路,新建一个文件夹叫做article,然后在下面新建文件,比如就是即梦MCP,把需要生成文字海报的内容复制粘贴进去。
接着,在输入框里,把这篇文章所在的文件@出来
接着在输入框里输入提示词:
然后回车!享受AI给你自动找金句,生成金句图片的快乐吧!
总结
未来,AI技术将不只是辅助工具,更是创意的共创者。它帮助我们打开思维的盲区,激发潜藏的灵感,让每一次创作都更有深度与张力。我们正处在一个前所未有的时代,内容的边界被重新定义,表达的方式不断进化。拥抱AI,不只是提升效率,更是拥抱一种全新的表达自由。
是的,我们有几篇文章完成了内容工作流的串联,聪明的朋友都已经开始用起来了:
整个流程可以认为是:
是的,后面我们还会做非常多有意思的MCP尝试,这是一种新的范式,可以大幅降低我们生产的成本,虽然现在还需要很多的上下游配合,但因为它简单,因为装配到了一个复杂系统当中,就发挥出了很大价值。
做的越薄 就有更多的可能性。
这是今天和Cherry Studio的Yinsen同学交流后他给我的启发。
是的,黄叔已经写了很多种不同类型的MCP玩法:
如果你喜欢玩MCP,欢迎加入社群,我们一起讨论,激发创意:
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