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MeiGen-AI-Design-MCP

作者 jau123 · jau123/MeiGen-AI-Design-MCP

把 Claude 变成你的设计搭档——1500+ 精选提示词、ComfyUI 工作流模板,支持本地 ComfyUI 或云端供应商生成图片。

MeiGen-AI-Design-MCP 为你的 Agent 提供精选提示词库、提示词增强器和可插拔的生成后端。浏览和增强提示词是免费的;实际生成需要本地 ComfyUI 实例或 API key(MeiGen Cloud / OpenAI 兼容)。

为什么要用

核心特性

实时演示

实际使用效果

meigen-ai-design.replay ▶ 就绪
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安装

选择你的客户端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "meigen-ai-design": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "MeiGen-AI-Design-MCP"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。保存后重启应用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "meigen-ai-design": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "MeiGen-AI-Design-MCP"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。项目级配置优先于全局。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "meigen-ai-design": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "MeiGen-AI-Design-MCP"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

点击 Cline 侧栏中的 MCP Servers 图标,然后选 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "meigen-ai-design": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "MeiGen-AI-Design-MCP"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式与 Claude Desktop 相同。重启 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "meigen-ai-design",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "MeiGen-AI-Design-MCP"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用服务器对象数组,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "meigen-ai-design": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "MeiGen-AI-Design-MCP"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 保存后热重载。

claude mcp add meigen-ai-design -- npx -y MeiGen-AI-Design-MCP

一行命令搞定。用 claude mcp list 验证,claude mcp remove 卸载。

使用场景

实战用法: MeiGen-AI-Design-MCP

用 MeiGen 生成一批风格统一的营销素材

👤 营销人员、独立创业者、内容创作者 ⏱ ~20 min intermediate

何时使用: 你需要 10 个风格统一的 hero 图变体用于广告测试。

前置条件
  • 生成后端 — 本地 ComfyUI(127.0.0.1:8188)、MeiGen Cloud token 或 OpenAI 兼容的图片 API key
步骤
  1. 找一个参考风格
    在 MeiGen 库中搜索 'minimalist SaaS hero illustration'。显示前 5 个及其预览。✓ 已复制
    → 库的结果及可复用的提示词 ID
  2. 用那种风格增强你的具体想法
    将其增强为生产级提示词,风格参考库条目 #234:'a workspace dashboard for a tax-filing tool, warm palette'。✓ 已复制
    → 包含风格修饰符和反向提示词的详细提示词
  3. 生成 10 个变体
    根据增强后的提示词生成 10 张图,改变 seed。保存到 ./assets/hero/。✓ 已复制
    → 文件夹中有 10 个 PNG

结果: 一个包含品牌统一变体的文件夹,准备好用于 A/B 测试。

注意事项
  • 大批量生成导致云供应商费用剧增 — 从 2 张开始生成以检验质量,通过 manage_preferences 设置 budget_cap
  • 大批量生成时本地 ComfyUI 的 VRAM 不足 — 在工作流模板中降低分辨率或 batch_size
搭配使用: filesystem

通过在 MeiGen 库中迭代来学习图片提示词

👤 接触 AI 图片工作流的设计师 ⏱ ~15 min beginner

何时使用: 你想在写自己的提示词之前,理解为什么某些提示词有效。

步骤
  1. 按主题浏览库
    显示 'product photography' 主题中排名前 10 的热门提示词。包含完整提示词文本。✓ 已复制
    → 完整的提示词,结构清晰
  2. 拆解结构
    对于条目 #5,将提示词分解为:主体、风格、光线、摄像机、修饰符。是什么让它有效?✓ 已复制
    → 带注释的分解

结果: 你理解有效提示词的结构——可复用的知识。

无需打开 UI 即可从 Claude 切换 ComfyUI 工作流

👤 ComfyUI 高级用户 ⏱ ~10 min advanced

何时使用: 你维护多个工作流(SDXL、Flux、inpaint),想根据任务切换。

前置条件
  • 本地 ComfyUI — github.com/comfyanonymous/ComfyUI;默认端口 8188
步骤
  1. 列出已保存的模板
    使用 comfyui_workflow 列出我已保存的工作流模板。✓ 已复制
    → 按名称和用途显示的模板
  2. 加载并运行
    加载 'flux-portrait' 模板,注入我的提示词,运行并保存输出。✓ 已复制
    → 图片已保存;工作流 JSON 已缓存供复用

结果: 无需离开对话即可更快速迭代。

组合

与其他 MCP 搭配,撬动十倍杠杆

meigen-ai-design + filesystem

生成并立即整理到项目文件夹中

生成 5 个 hero 变体,保存到 ./campaigns/{timestamp}/,附带记录 seed + 提示词的 manifest.json。✓ 已复制
meigen-ai-design + claude-talk-to-figma

在 Figma 中设计 → 用 MeiGen 优化 → 放回 Figma 框架

导出选定 Figma 框架的内容简要,用 MeiGen 增强,生成 3 个选项,导入回新框架。✓ 已复制

工具

此 MCP 暴露的能力

工具输入参数何时调用成本
search_gallery query: str, theme?: str, limit?: int 找一个开始的风格 0
get_inspiration prompt_id: str 将库中的匹配项展开为可复制的提示词文本 0
enhance_prompt rough_idea: str, style_ref?: prompt_id 将粗糙想法转化为生产级提示词 0 or 1 API call
list_models 查看配置了哪些供应商 0
comfyui_workflow action: list|load|run, name?, params? 驱动本地 ComfyUI 实例 Local compute
manage_preferences style?, aspect?, model?, budget_cap? 设置一次默认值 0
generate_image prompt, negative?, aspect?, model?, count? 实际生成图片 Per-image, backend-dependent

成本与限制

运行它的成本

API 配额
库浏览:无限制。生成:取决于后端
每次调用 Token 数
提示词操作:500–3000。图片结果:无 token(仅路径)
费用
浏览/增强免费;生成由选定的后端计费
提示
在低分辨率(512px)下迭代提示词,只上采样赢家

安全

权限、密钥、影响范围

凭据存储: 提供商 token 存储在环境变量中(MEIGEN_TOKEN、OPENAI_API_KEY 等)
数据出站: 库:meigen.ai。生成:仅配置的供应商端点

故障排查

常见错误与修复

generate_image 返回 'no backend configured'

运行 /meigen:setup 或手动设置以下其中之一:COMFYUI_URL、MEIGEN_TOKEN、OPENAI_API_KEY

验证: list_models 应该至少显示一个提供商
ComfyUI 连接被拒绝

启动 ComfyUI(python main.py)并确认它绑定到 127.0.0.1:8188

验证: curl http://127.0.0.1:8188/system_stats
增强的提示词很通用

从库中传递 style_ref,以便增强器有一个参考点

替代方案

MeiGen-AI-Design-MCP 对比其他方案

替代方案何时用它替代权衡
Direct ComfyUI MCP你只想要 ComfyUI 控制,不需要库/增强器没有精选提示词或云回退
OpenAI Images API directly你只想从代码中调用 dall-e / gpt-image没有风格库,没有本地选项

更多

资源

📖 阅读 GitHub 上的官方 README

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