Media Gen MCP

Name: Media Gen MCP
Author: strato-space

de strato-spaceversión 1.0.4i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.strato-space/media-gen-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

MCP server for OpenAI Images/Videos and Google GenAI (Veo) media generation.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiMuy nuevo↓ 109/sem · ★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en tu computadora
Transporte: stdio
Categoría: Diseño, imágenes y audio
Debes completar: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, AZURE_OPENAI_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
Debes completar tú: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI, GOOGLE_CLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_LOCATION, AZURE_OPENAI_API_KEY, AZURE_OPENAI_ENDPOINT, OPENAI_API_VERSION, AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT, MEDIA_GEN_DIRS, MEDIA_GEN_URLS, MEDIA_GEN_MCP_URL_PREFIXES, MEDIA_GEN_MCP_TEST_SAMPLE_DIR

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "media-gen": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@strato-space/media-gen-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value",
        "GOOGLE_API_KEY": "your-value",
        "GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI": "your-value",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "your-value",
        "GOOGLE_CLOUD_LOCATION": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "your-value",
        "OPENAI_API_VERSION": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT": "your-value",
        "MEDIA_GEN_DIRS": "your-value",
        "MEDIA_GEN_URLS": "your-value",
        "MEDIA_GEN_MCP_URL_PREFIXES": "your-value",
        "MEDIA_GEN_MCP_TEST_SAMPLE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add media-gen --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value --env GOOGLE_API_KEY=your-value --env GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=your-value --env GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-value --env GOOGLE_CLOUD_LOCATION=your-value --env AZURE_OPENAI_API_KEY=your-value --env AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your-value --env OPENAI_API_VERSION=your-value --env AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=your-value --env MEDIA_GEN_DIRS=your-value --env MEDIA_GEN_URLS=your-value --env MEDIA_GEN_MCP_URL_PREFIXES=your-value --env MEDIA_GEN_MCP_TEST_SAMPLE_DIR=your-value -- npx -y @strato-space/media-gen-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "media-gen": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@strato-space/media-gen-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value",
        "GOOGLE_API_KEY": "your-value",
        "GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI": "your-value",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "your-value",
        "GOOGLE_CLOUD_LOCATION": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "your-value",
        "OPENAI_API_VERSION": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT": "your-value",
        "MEDIA_GEN_DIRS": "your-value",
        "MEDIA_GEN_URLS": "your-value",
        "MEDIA_GEN_MCP_URL_PREFIXES": "your-value",
        "MEDIA_GEN_MCP_TEST_SAMPLE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "media-gen": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@strato-space/media-gen-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value",
        "GOOGLE_API_KEY": "your-value",
        "GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI": "your-value",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "your-value",
        "GOOGLE_CLOUD_LOCATION": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "your-value",
        "OPENAI_API_VERSION": "your-value",
        "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT": "your-value",
        "MEDIA_GEN_DIRS": "your-value",
        "MEDIA_GEN_URLS": "your-value",
        "MEDIA_GEN_MCP_URL_PREFIXES": "your-value",
        "MEDIA_GEN_MCP_TEST_SAMPLE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

OPENAI_API_KEY secreto env
OpenAI API key (required for OpenAI image/video tools).
GEMINI_API_KEY secreto env
Gemini API key (alternative to GOOGLE_API_KEY).
GOOGLE_API_KEY secreto env
Google GenAI API key for Veo video tools.
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI env
Set to true to use Vertex AI for Google GenAI.
GOOGLE_CLOUD_PROJECT env
GCP project id for Vertex AI.
GOOGLE_CLOUD_LOCATION env
GCP region for Vertex AI (e.g. us-central1).
AZURE_OPENAI_API_KEY secreto env
Azure OpenAI API key (optional).
AZURE_OPENAI_ENDPOINT env
Azure OpenAI endpoint hostname.
OPENAI_API_VERSION env
Azure OpenAI API version.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT env
Azure OpenAI deployment name.
MEDIA_GEN_DIRS env
Comma-separated output directories for media files.
MEDIA_GEN_URLS env
Comma-separated URL prefixes allowed for fetch tools.
MEDIA_GEN_MCP_URL_PREFIXES env
Public URL prefixes for mapping local output files.
MEDIA_GEN_MCP_TEST_SAMPLE_DIR env
Path to sample images for the test-images tool.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub strato-space, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
– No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

Más estrellas que el 0% de los otros 2814 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 1% de los otros 2814 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2814 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Media Gen MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, AZURE_OPENAI_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.4) llegó al registro hace 11 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

de GLipsMuy usado↓ 161,2 mil/sem★ 16,2 milActualizado hace 5 meses

Se ejecuta en tu computadora

Instalar

Claude Real Video

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

de HUANGCHIHHUNGLeoMuy usado↓ 1,1 mil/sem★ 2,3 milActualizado hace 2 meses

Se ejecuta en tu computadora

Instalar

Figma MCP Server

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

de figmaMuy usado★ 2,2 milActualizado hace 13 meses

Se ejecuta en la nube✓ mcp.figma.com

Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

media-gen-mcp

Media Gen MCP is a strict TypeScript Model Context Protocol (MCP) server for OpenAI Images (gpt-image-1.5, gpt-image-1), OpenAI Videos (Sora), and Google GenAI Videos (Veo): generate/edit images, create/remix video jobs, and fetch media from URLs or disk with smart resource_link vs inline image outputs and optional sharp processing. Production-focused (full strict typecheck, ESLint + Vitest CI). Works with fast-agent, Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, VS Code, Windsurf, and any MCP-compatible client.

Design principle: spec-first, type-safe image tooling – strict OpenAI Images API + MCP compliance with fully static TypeScript types and flexible result placements/response formats for different clients.

Generate images from text prompts using OpenAI's gpt-image-1.5 model (with gpt-image-1 compatibility and DALL·E support planned in future versions).
Edit images (inpainting, outpainting, compositing) from 1 up to 16 images at once, with advanced prompt control.
Generate videos via OpenAI Videos (sora-2, sora-2-pro) with job create/remix/list/retrieve/delete and asset downloads.
Generate videos via Google GenAI (Veo) with operation polling and file-first downloads.
Fetch & compress images from HTTP(S) URLs or local file paths with smart size/quality optimization.
Fetch documents from HTTP(S) URLs or local file paths and return resource_link/resource outputs.
Debug MCP output shapes with a test-images tool that mirrors production result placement (content, structuredContent, toplevel).
Integrates with: fast-agent, Windsurf, Claude Desktop, Cursor, VS Code, and any MCP-compatible client.

✨ Features

Strict MCP spec support Tool outputs are first-class CallToolResult objects from the latest MCP schema, including: content items (text, image, resource_link, resource), optional structuredContent, optional top-level files, and the isError flag for failures.

Full gpt-image-1.5 and sora-2/sora-2-pro parameters coverage (generate & edit)
openai-images-generate mirrors the OpenAI Images create API for gpt-image-1.5 (and gpt-image-1) (background, moderation, size, quality, output_format, output_compression, n, user, etc.).
openai-images-edit mirrors the OpenAI Images createEdit API for gpt-image-1.5 (and gpt-image-1) (image, mask, n, quality, size, user).

OpenAI Videos (Sora) job tooling (create / remix / list / retrieve / delete / content)
openai-videos-create mirrors videos/create and can optionally wait for completion.
openai-videos-remix mirrors videos/remix.
openai-videos-list mirrors videos/list.
openai-videos-retrieve mirrors videos/retrieve.
openai-videos-delete mirrors videos/delete.
openai-videos-retrieve-content mirrors videos/content and downloads video / thumbnail / spritesheet assets to disk, returning MCP resource_link (default) or embedded resource blocks (via tool_result).

Google GenAI (Veo) operations + downloads (generate / retrieve operation / retrieve content)
google-videos-generate starts a long-running operation (ai.models.generateVideos) and can optionally wait for completion and download .mp4 outputs. Veo model reference
google-videos-retrieve-operation polls an existing operation.
google-videos-retrieve-content downloads an .mp4 from a completed operation, returning MCP resource_link (default) or embedded resource blocks (via tool_result).

Fetch and process images from URLs or files fetch-images tool loads images from HTTP(S) URLs or local file paths with optional, user-controlled compression (disabled by default). Supports parallel processing of up to 20 images.

Fetch videos from URLs or files fetch-videos tool lists local videos or downloads remote video URLs to disk and returns MCP resource_link (default) or embedded resource blocks (via tool_result).

Fetch documents from URLs or files fetch-document tool downloads remote files or reuses local paths and returns MCP resource_link (default) or embedded resource blocks (via tool_result).

Mix and edit up to 16 images openai-images-edit accepts image as a single string or an array of 1–16 file paths/base64 strings, matching the OpenAI spec for GPT Image models (gpt-image-1.5, gpt-image-1) image edits.

Smart image compression Built-in compression using sharp — iteratively reduces quality and dimensions to fit MCP payload limits while maintaining visual quality.

Resource-aware file output with `resource_link`
Automatic switch from inline base64 to file when the total response size exceeds a safe threshold.
Outputs are written to disk using output_ _media-gen__ _ . filenames (images/documents use a generated UUID; videos use the OpenAI video_id) and exposed to MCP clients via content[] depending on tool_result (resource_link/image for images, resource_link/resource for video/document downloads).

Built-in test-images tool for MCP client debugging test-images reads sample images from a configured directory and returns them using the same result-building logic as production tools. Use tool_result and response_format parameters to test how different MCP clients handle content[] and structuredContent.

Structured MCP error handling All tool errors (validation, OpenAI API failures, I/O) are returned as MCP errors with isError: true and content: [{ type: "text", text: }], making failures easy to parse and surface in MCP clients.

🚀 Installation

git clone https://github.com/strato-space/media-gen-mcp.git

cd media-gen-mcp

npm install npm run build

Build modes:

npm run build – strict TypeScript build with all strict flags enabled, including skipLibCheck: false. Incremental builds via .tsbuildinfo (~2-3s on warm cache).
npm run esbuild – fast bundling via esbuild (no type checking, useful for rapid iteration).

Development mode (no build required)

For development or when TypeScript compilation fails due to memory constraints:

npm run dev  # Uses tsx to run TypeScript directly

Quality checks

npm run lint        # ESLint with typescript-eslint

npm run typecheck # Strict tsc --noEmit npm run test # Unit tests (vitest) npm run test:watch # Watch mode for TDD npm run ci # lint + typecheck + test

Unit tests

The project uses vitest for unit testing. Tests are located in test/.

Covered modules:

Module	Tests	Description
`compression`	12	Image format detection, buffer processing, file I/O
`helpers`	31	URL/path validation, output resolution, result placement, resource links
`env`	19	Configuration parsing, env validation, defaults
`logger`	10	Structured logging + truncation safety
`pricing`	5	Sora pricing estimate helpers
`schemas`	69	Zod schema validation for all tools, type inference
`fetch-images` (integration)	3	End-to-end MCP tool call behavior
`fetch-videos` (integration)	3	End-to-end MCP tool call behavior

Test categories:

compression — isCompressionAvailable, detectImageFormat, processBufferWithCompression, readAndProcessImage
helpers — isHttpUrl, isAbsolutePath, isBase64Image, ensureDirectoryWritable, resolveOutputPath, getResultPlacement, buildResourceLinks
env — config loading and validation for MEDIA_GEN_* / MEDIA_GEN_MCP_* settings
logger — truncation and error formatting behavior
schemas — validation for openai-images-*, openai-videos-*, fetch-images, fetch-videos, test-images inputs, boundary testing (prompt length, image count limits, path validation)

npm run test

✓ test/compression.test.ts (12 tests)

✓ test/helpers.test.ts (31 tests)

✓ test/env.test.ts (19 tests)

✓ test/logger.test.ts (10 tests)

✓ test/pricing.test.ts (5 tests)

✓ test/schemas.test.ts (69 tests)

✓ test/fetch-images.integration.test.ts (3 tests)

✓ test/fetch-videos.integration.test.ts (3 tests)

Tests: 152 passed

Run directly via npx (no local clone)

You can also run the server straight from a remote repo using npx:

npx -y github:strato-space/media-gen-mcp --env-file /path/to/media-gen.env

The --env-file argument tells the server which env file to load (e.g. when you keep secrets outside the cloned directory). The file should contain OPENAI_API_KEY, optional Azure variables, and any MEDIA_GEN_MCP_* settings.

`secrets.yaml` (optional)

You can keep API keys (and optional Google Vertex AI settings) in a secrets.yaml file (compatible with the fast-agent secrets template):

openai:

api_key: anthropic: api_key: google: api_key: vertex_ai: enabled: true project_id: your-gcp-project-id location: europe-west4

media-gen-mcp loads `secr

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Media Gen MCP

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

README del creador

media-gen-mcp

✨ Features

🚀 Installation

Development mode (no build required)

Quality checks

Unit tests

✓ test/compression.test.ts (12 tests)

✓ test/helpers.test.ts (31 tests)

✓ test/env.test.ts (19 tests)

✓ test/logger.test.ts (10 tests)

✓ test/pricing.test.ts (5 tests)

✓ test/schemas.test.ts (69 tests)

✓ test/fetch-images.integration.test.ts (3 tests)

✓ test/fetch-videos.integration.test.ts (3 tests)

Tests: 152 passed

Run directly via npx (no local clone)

secrets.yaml (optional)

`secrets.yaml` (optional)