Midjourney MCP 集成指南

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08 Apr 2026 — 3 min read

在当今的人工智能发展中，MCP（模型上下文协议）由 Anthropic 推出，为 AI 模型（如 Claude、GPT 等）提供了通过标准化接口调用外部工具的能力。借助 AceData Cloud 提供的 Midjourney MCP 服务器，您可以在 Claude Desktop、VS Code、Cursor 等 AI 客户端中直接生成和编辑 AI 图像。

功能概述

Midjourney MCP 服务器提供以下核心功能：

图像生成（Imagine） — 从文本提示生成高质量图像
图像编辑 — 对生成的图像进行本地修改
图像转换 — 放大、缩小和移动现有图像
图像融合（Blend） — 将多张图像合并为一张新图像
参考图像生成 — 使用参考图像指导生成
图像描述（Describe） — 根据图像生成文本描述
提示翻译 — 将中文提示翻译为英文
种子检索 — 获取图像的种子值以便复现
视频生成 — 根据图像生成动态视频
任务查询 — 监控生成进度并获取结果

环境准备

在使用之前，您需要获取一个 AceData Cloud API Token：

注册或登录 AceData Cloud 平台
前往 Midjourney Imagine API 页面
点击“获取”以获得 API Token（首次申请者可获得免费积分）

安装配置

方法一：pip 安装（推荐）

pip install mcp-midjourney

方法二：从源代码安装

git clone https://github.com/AceDataCloud/MidjourneyMCP.git cd MidjourneyMCP pip install -e .

安装完成后，您可以使用 mcp-midjourney 命令启动服务。

在 Claude Desktop 中使用

编辑 Claude Desktop 配置文件：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加以下配置：

{ "mcpServers": { "midjourney": { "command": "mcp-midjourney", "env": { "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Your API Token" } } } }

如果使用 uvx（无需提前安装包）：

{ "mcpServers": { "midjourney": { "command": "uvx", "args": ["mcp-midjourney"], "env": { "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Your API Token" } } } }

保存配置后，重启 Claude Desktop，以便在对话中使用与 Midjourney 相关的工具。

在 VS Code / Cursor 中使用

在项目根目录下创建一个 .vscode/mcp.json 文件：

{ "servers": { "midjourney": { "command": "mcp-midjourney", "env": { "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Your API Token" } } } }

或者使用 uvx：

{ "servers": { "midjourney": { "command": "uvx", "args": ["mcp-midjourney"], "env": { "ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "Your API Token" } } } }

可用工具列表

工具名称	描述
`midjourney_imagine`	从文本提示生成图像
`midjourney_edit`	编辑现有图像的局部区域
`midjourney_transform`	放大、缩小和移动现有图像
`midjourney_blend`	将多张图像合并为一张
`midjourney_with_reference`	使用参考图像生成图像
`midjourney_describe`	根据图像生成文本描述
`midjourney_translate`	将提示翻译为英文
`midjourney_get_seed`	检索图像的种子值
`midjourney_generate_video`	根据图像生成视频
`midjourney_extend_video`	扩展现有视频
`midjourney_get_task`	查询单个任务的状态
`midjourney_get_tasks_batch`	批量查询任务状态

使用示例

配置完成后，您可以在 AI 客户端中使用自然语言直接调用这些功能，例如：

“帮我生成一个赛博朋克风格的城市夜景”
“将这张图像的背景改为海边”
“将这四张图像融合成一张”
“描述这张图像的内容”
“从这张图像做一个视频”
“放大这张图像的第二个变体”