MCP (Model Context Protocol) est un protocole de contexte de modèle développé par Anthropic, permettant aux modèles d’IA (comme Claude, GPT, etc.) d’appeler des outils externes via une interface standardisée. Grâce au Flux MCP Server fourni par AceData Cloud, vous pouvez générer et éditer directement des images IA dans des clients IA tels que Claude Desktop, VS Code, Cursor, etc.Documentation Index
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Aperçu des fonctionnalités
Le Flux MCP Server offre les fonctionnalités principales suivantes :- Génération d’images à partir de texte — Génération d’images de haute qualité à partir d’invites textuelles
- Édition d’images — Édition d’images existantes basée sur des instructions textuelles
- Support multi-modèles — Prise en charge de plusieurs modèles tels que Flux Pro, Flux Dev, Flux Schnell, Flux Kontext, etc.
- Consultation des modèles — Visualisation de tous les modèles disponibles et de leurs capacités
- Consultation des tâches — Suivi de la progression des générations et récupération des résultats
Prérequis
Avant utilisation, vous devez obtenir un API Token AceData Cloud :- Inscrivez-vous ou connectez-vous sur la plateforme AceData Cloud
- Rendez-vous sur la page Flux Images API
- Cliquez sur « Acquire » pour obtenir un API Token (une allocation gratuite est offerte lors de la première demande)
Installation et configuration
Méthode 1 : installation via pip (recommandée)
Méthode 2 : installation depuis le code source
mcp-flux-pro.
Utilisation dans Claude Desktop
Modifiez le fichier de configuration de Claude Desktop :- macOS :
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows :
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
uvx (pas besoin d’installer les paquets au préalable) :
Utilisation dans VS Code / Cursor
Créez un fichier.vscode/mcp.json à la racine du projet :
uvx :
Liste des outils disponibles
| Nom de l’outil | Description |
|---|---|
flux_generate_image | Génération d’images à partir d’invites textuelles |
flux_edit_image | Édition d’images existantes via instructions textuelles |
flux_get_task | Consultation du statut d’une tâche unique |
flux_get_tasks_batch | Consultation en lot des statuts des tâches |
flux_list_models | Liste de tous les modèles disponibles et leurs capacités |
flux_list_actions | Liste de tous les outils disponibles et exemples de workflows |
Exemples d’utilisation
Une fois configuré, vous pouvez appeler ces fonctionnalités directement en langage naturel dans votre client IA, par exemple :- « Aide-moi à générer une image de ville nocturne style cyberpunk avec Flux »
- « Change le fond de cette photo en plage »
- « Utilise le modèle Flux Kontext Pro pour éditer cette image et changer la couleur des vêtements en rouge »
- « Liste tous les modèles Flux disponibles »
Informations complémentaires
- Dépôt GitHub : AceDataCloud/MCPFlux
- Package PyPI : mcp-flux-pro
- Documentation API : Flux Image Generation API

