Gpt Image MCP

Name: Gpt Image MCP
Author: runapi-ai

作者：runapi-ai版本 0.2.1i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.runapi-builder/gpt-image-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

RunAPI MCP server for GPT Image: create tasks, poll status, check pricing.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 0 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 设计、图片与音频
你需要填写：RUNAPI_API_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 0 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
需要你自己填写： RUNAPI_API_KEY

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人，也不要粘贴到聊天里。

你需要

npm已安装 Node.js（用于 npx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gpt-image": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/gpt-image-mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add gpt-image --env RUNAPI_API_KEY=your-value -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-mcp

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "gpt-image": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/gpt-image-mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "gpt-image": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@runapi.ai/gpt-image-mcp"
      ],
      "env": {
        "RUNAPI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

需要你填写的值

RUNAPI_API_KEY 机密 env
Optional RunAPI API key for headless hosts. Interactive MCP hosts can use the login tool, which writes shared RunAPI config.

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

! 注意
作者与仓库一致
发布者（runapi-builder）不是仓库所有者（runapi-ai）；可能是其他人代为上架的
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“设计、图片与音频”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 2184 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 2184 个服务器的 67% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 2184 个服务器的 35%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Gpt Image MCP 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 0 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

你需要填写：RUNAPI_API_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.2.1）于15天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Figma Context MCP

作者：GLips

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

在你的电脑上运行★ 16,165MIT5个月前更新

安装

Claude Real Video

作者：HUANGCHIHHUNGLeo

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

在你的电脑上运行★ 2,284MIT2个月前更新

安装

Figma MCP Server

作者：figma

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

在云端运行★ 2,15213个月前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

RunAPI GPT Image MCP Server

GPT Image API access for AI agents: run image generation operations, poll asynchronous results, and check pricing through one focused MCP server.

Works with Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Roo Code, and any MCP-compatible host.

Why This Package?

@runapi.ai/gpt-image-mcp is a focused Model Context Protocol server for the GPT Image model line on RunAPI. It gives MCP-compatible assistants direct access to 2 endpoints and 1 model variant without loading the full RunAPI catalog.

Use this per-model server when an agent should stay scoped to GPT Image. Use @runapi.ai/mcp when one assistant should discover every RunAPI model line.

Install

Add it to Claude Code:

claude mcp add gpt-image -s user -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-mcp

Use project scope when the server should be shared with a repository:

claude mcp add gpt-image -s project -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-mcp

Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Roo Code, and other MCP hosts can use the same stdio command:

"mcpServers": { "gpt-image": { "command": "npx", "args": ["-y", "@runapi.ai/gpt-image-mcp"] } } }

check_pricing works before sign-in. For task creation and status polling, ask your assistant to call the login tool. It opens a browser login and saves credentials to ~/.config/runapi/config.json, the same file used by runapi login. Headless and CI hosts can still set RUNAPI_API_KEY before starting the MCP host.

Ready-made examples are in examples/ for Claude, Cursor, Windsurf, VS Code, and Roo Code.

Tools

Tool	Auth	Purpose
`edit_image`	Yes	Create a GPT Image edit image task and optionally wait for a terminal status. Returns the task id, status, and output URLs.
`text_to_image`	Yes	Create a GPT Image text to image task and optionally wait for a terminal status. Returns the task id, status, and output URLs.
`get_task`	Yes	Fetch the current status and latest payload for an existing task.
`check_pricing`	No	Look up current pricing for a GPT Image model and endpoint.

Models

GPT Image covers 1 model variant across 2 endpoints. Each tool accepts the models listed for it:

Tool	Models
`edit_image`	`gpt-image-1.5`
`text_to_image`	`gpt-image-1.5`

Model availability can change between releases. Use check_pricing or the GPT Image model page for the current catalog view.

Agent Prompts

Ask your assistant in natural language; it can inspect pricing, create the task, and return the task id plus output URLs.

Create a task

Run a GPT Image edit image task with RunAPI.

The assistant can call check_pricing, then edit_image, and return the task id, status, and output URLs.

Submit without waiting

Create the task but don't wait for it to finish.

The assistant calls the create tool with wait: false and returns the task id. Check on it later with get_task.

Check pricing before creating

Check current GPT Image pricing, then create the task if it matches my request.

The assistant calls check_pricing and can link to the GPT Image model page for the canonical catalog entry.

Configuration

The server resolves auth in this order:

RUNAPI_API_KEY environment variable, useful for headless and CI hosts
~/.config/runapi/config.json, created by the MCP login tool or runapi login
No key, which still allows check_pricing

The config file is normally managed by login. A pre-provisioned headless config can use:

"apiKey": "your_runapi_key" }

Do not commit real API keys.

Links

Resource	URL
GPT Image model page	https://runapi.ai/models/gpt-image
npm package	@runapi.ai/gpt-image-mcp
GitHub repository	runapi-ai/gpt-image-mcp
RunAPI MCP overview	runapi.ai/mcp
RunAPI docs	runapi.ai/docs

License

Licensed under the Apache License, Version 2.0.