doubao-seedream-mcp
将豆包 Seedream 图片生成模型封装为 MCP 服务,部署在 Cloudflare Workers 上,开箱即用。
功能
支持豆包 Seedream API 的全部能力:
| Tool | 功能 | 适用模型 |
|---|---|---|
text_to_image |
文生图 | 全部 |
image_to_image |
图生图(单图/多图参考,最多14张) | 全部 |
generate_image_group |
生成组图(内容关联的多张图) | 5.0-lite / 4.5 / 4.0 |
search_and_generate |
联网搜索 + 生图 | 5.0-lite |
通用参数支持:
- 尺寸 —
2K/3K/4K或自定义像素值(如2048x2048) - 输出格式 — PNG / JPEG(仅 5.0-lite 支持切换)
- 返回方式 — URL(24小时有效链接)或 Base64(直接展示)
- 水印控制 — 开启/关闭右下角 "AI生成" 水印
- 提示词优化 — standard(高质量)/ fast(快速)
快速使用
前置条件
- 一个火山方舟的 API Key
- 在火山方舟控制台开通 Seedream 模型的访问权限
MCP 客户端配置
在你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Kiro 等)中添加:
方式一:远程 URL(支持 Streamable HTTP 的客户端,如 Cursor、Kiro)
复制以下配置,替换 <your-ark-api-key> 为你的火山方舟 API Key 即可:
{
"mcpServers": {
"doubao-seedream": {
"url": "https://seedream.mcp.996.ninja/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <your-ark-api-key>",
"X-Model": "doubao-seedream-5-0-260128"
}
}
}
}
方式二:通过 mcp-remote 代理(Claude Desktop 等仅支持 stdio 的客户端)
{
"mcpServers": {
"doubao-seedream": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://seedream.mcp.996.ninja/mcp",
"--header",
"Authorization:Bearer <your-ark-api-key>",
"--header",
"X-Model:doubao-seedream-5-0-260128"
]
}
}
}
方式三:使用 VS Code / Cursor 的 MCP 配置(.vscode/mcp.json)
在项目根目录创建 .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"doubao-seedream": {
"url": "https://seedream.mcp.996.ninja/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <your-ark-api-key>",
"X-Model": "doubao-seedream-5-0-260128"
}
}
}
}
配置说明
| Header | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
Authorization |
✅ | 火山方舟 API Key,格式 Bearer ark-xxx |
X-Model |
❌ | 模型名称,默认 doubao-seedream-5-0-260128 |
支持的模型:
doubao-seedream-5-0-260128(推荐,功能最全)doubao-seedream-4.5doubao-seedream-4.0doubao-seedream-3.0-t2i
自部署
如果你想部署自己的实例:
# 克隆项目
git clone <repo-url>
cd doubao-seedream-mcp
# 安装依赖
npm install
# 本地开发
npm run dev
# 部署到 Cloudflare Workers
npm run deploy
也可以通过环境变量设置默认的 API Key(这样用户无需在 header 中传递):
npx wrangler secret put ARK_API_KEY
npx wrangler secret put ARK_MODEL
本地测试
npm run dev
# 用 MCP Inspector 测试
npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
# 在 Inspector 中输入 http://localhost:8787/mcp
使用示例
配置好 MCP 后,直接对 AI 说:
- "帮我生成一张赛博朋克风格的城市夜景"
- "参考这张图片,生成一张类似风格的日落场景" (附图)
- "生成一组4格漫画,讲述一只猫咪的日常"
- "搜索最新的 iPhone 设计,生成一张产品宣传图"
API 参考
License
MIT