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PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Z-Image MCP

von rocnubieVersion 0.1.0i★ 0i–
Name in der Registryio.github.rocnubie/z-image-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Z-Image is an online interface for the Z-Image generation model with fast inference and prompt

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: –
  • Transport:
  • Kategorie: Design, Bilder & Audio

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 2 von 2 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 11. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto rocnubie bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vor 6 Monaten

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Diskussion

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Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2899 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 9 % der anderen 2899 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2899 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Z-Image MCP sicher?

Er hat 2 von 2 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 6 Monaten geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 6 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Next AI Draw.io, Pascal 3D Editor, screenpipe

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Next AI Draw.io

draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand

von DayuanJiangWeit verbreitet↓ 21.676/Wo.★ 36.853Aktualisiert vor 4 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Pascal 3D Editor

Create, inspect, validate, and save editable 3D building scenes with Pascal's MCP server.

von pascalorgWeit verbreitet↓ 1037/Wo.★ 25.434Aktualisiert heute

Computer oder Cloud✓ pascal.app

screenpipe

Search your local screen recordings, audio transcripts, and computer activity from screenpipe.

von screenpipeWeit verbreitet↓ 6626/Wo.★ 22.321Aktualisiert vor 8 Tagen

Läuft auf deinem Computer

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Z-Image MCP Server

Z-Image - Z-Image AI Image Generator

A Model Context Protocol server that exposes the canonical Z-Image knowledge surface — image generation workflows and styles, pricing, FAQ, official links — to MCP-compatible AI clients such as Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and Continue. Read-only, no API keys, no quota, ~50 ms cold start.

Official website: https://z-image.club

🎨 About Z-Image

Z-Image (z-image.club) is a free online AI image generation and editing platform built around a 6-billion-parameter diffusion model. It lets users produce photorealistic images from text prompts, modify existing photos through guided editing, swap faces, remove backgrounds, and even convert still images into short videos — all through a browser-based interface that requires no local installation. For users who prefer running models locally, the weights are available on Hugging Face and ModelScope, with native ComfyUI workflow support and GGUF/FP8 quantized variants that fit on consumer GPUs with under 16 GB of VRAM.

Key Features

  • Multiple generation modes — Z-Image Turbo delivers fast results in 8 steps, while Z-Image-Edit focuses on precise image modification; both are accessible from the same dashboard.
  • Face swap and portrait tools — Replace faces in target images while maintaining lighting and composition consistency; dedicated controls for hairstyle changes and portrait stylization.
  • Image-to-image and image-to-video conversion — Transform existing photos using text-guided prompts or animate them into short cinematic clips.
  • Photo editing suite — Background removal and replacement, text removal, quality upscaling, and a general photo enhancer are bundled without requiring a separate tool.
  • Bilingual text rendering — Accurate placement of Chinese and English text inside generated visuals, a capability that many comparable models handle poorly.
  • Inspiration gallery and prompt enhancer — A curated gallery of trend prompts with detailed examples, paired with a structured-reasoning prompt enhancer that refines vague inputs into precise generation instructions.

Use Cases

  • Social media content — Generating styled portraits, editorial-look photos, or branded graphics for posts without needing a photographer or designer.
  • E-commerce product photography — Producing clean, professional product shots against custom backgrounds at a fraction of a traditional shoot's cost.
  • Rapid design prototyping — Using image-to-image transformation to iterate on visual concepts quickly before committing to final artwork.
  • Local model experimentation — Downloading quantized weights and integrating them into ComfyUI pipelines for custom, offline workflows.
  • Marketing asset creation — Generating diverse visual variations for campaigns — different styles, backgrounds, or model looks — in minutes rather than days.

Who Is It For

Z-Image serves a broad range of users who need visual output without deep technical expertise or large budgets. Content creators and social media managers will find the web demo approachable, with one-click tools covering most common tasks. Graphic designers and art directors can use it for fast concept iteration, while e-commerce teams can cut product photography costs by generating studio-quality shots on demand. Developers and ML practitioners are catered to through open weights, ComfyUI compatibility, and multiple quantization options, making it practical to embed the model into existing pipelines. The combination of a free hosted interface and downloadable model weights means both beginners and experienced practitioners can find a workflow that fits their setup.

Tools

list_styles

Return the canonical list of image-generation styles or presets the site exposes. (Z-Image)

_Input:_ no parameters. _Returns:_ text/markdown.

get_pricing

Return the canonical pricing entry point for Z-Image.

_Input:_ no parameters. _Returns:_ text/markdown.

get_official_links

Return the canonical list of official links for Z-Image (website, support, docs when available).

_Input:_ no parameters. _Returns:_ text/markdown.

Resources

  • site://z-image/styles — Supported image-generation styles and presets.
  • site://z-image/pricing — Canonical pricing entry point.
  • site://z-image/faq — Short FAQ generated from public site metadata.
  • site://z-image/links — Canonical URLs to share with users.

Prompts

tell_me_about_z_image

Summarize what the site is, who it's for, and how it works. — Z-Image

try_image_style_z_image

Recommend a starting image-generation style for a stated goal. — Z-Image

Installation

Install via Smithery
npx -y @smithery/cli install z-image-mcp --client claude

(Replace claude with cursor, windsurf, or continue for those clients.)

Install from source
git clone https://github.com/rocnubie/z-image-mcp.git

cd z-image-mcp pnpm install

Then add to your MCP client config (claude_desktop_config.json for Claude Desktop, mcp.json for Cursor / Windsurf / Continue):

{

"mcpServers": { "z-image-mcp": { "command": "node", "args": [ "/absolute/path/to/z-image-mcp/src/index.mjs" ] } } }

Debug with MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.mjs

Official Links

  • Website: https://z-image.club
  • Pricing: https://z-image.club/pricing
  • Support: support@z-image.club

Development

pnpm install

pnpm start # run the server over stdio

License

MIT