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EverArt

作者 modelcontextprotocol · modelcontextprotocol/servers-archived

在 Claude 對話中直接生成圖片 — 透過 EverArt 的託管模型使用 FLUX、SD3.5、Recraft。

參考用 MCP(現已封存),封裝 EverArt 的圖片生成功能。單一工具:generate_image,接受提示詞與模型 ID。適合一次性的主視覺圖片、OG 卡片和插圖 — 不適合生產環境的圖片流水線。

為什麼要用

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實際使用效果

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~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "everart": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everart"
      ]
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "everart": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everart"
      ]
    }
  }
}

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "everart": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everart"
      ]
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "everart": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everart"
      ]
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "everart",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everart"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "everart": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-everart"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

claude mcp add everart -- npx -y @modelcontextprotocol/server-everart

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: EverArt

為部落格文章生成 OG / 社群卡片圖片

👤 內容撰寫者、自行架設部落格的獨立開發者 ⏱ ~10 min beginner

何時使用: 文章剛寫好,在發布前需要一張 1200×630 的社群卡片。

前置條件
  • EverArt API 金鑰 — everart.ai → 帳號 → API 金鑰。設定為 EVERART_API_KEY。
步驟
  1. 根據文章內容草擬提示詞
    我的文章標題是《我們如何將 p99 延遲減半》。請提出 3 個能以視覺呈現這個主題的圖片提示詞 — 風格偏抽象而非直白,符合科技編輯風格。✓ 已複製
    → 3 個不同的提示詞候選
  2. 生成多個變體
    使用 EverArt 為我選定的提示詞生成 image_count=3 的圖片。使用 FLUX1.1 模型以獲得更清晰的構圖。✓ 已複製
    → 回傳 3 個 URL
  3. 挑選並儲存
    我喜歡第 2 張。透過 filesystem MCP 將它下載至 ./public/og/<slug>.png。✓ 已複製
    → 檔案已儲存於本機,可供部署使用

結果: 5 分鐘內完成可發布的 OG 卡片,無需開啟任何設計軟體。

注意事項
  • 生成的圖片有瑕疵(文字異常、手指多餘) — 避免在提示詞中要求圖片包含文字 — 讓模型做抽象處理,再透過 CSS/HTML 疊加標題
  • 長寬比不符合 1200×630 — 模型預設輸出 1024×1024 — 使用圖片工具裁切/縮放,或接受正方形格式
搭配使用: filesystem

生成登陸頁主視覺圖片

👤 預算有限的創業者和行銷人員 ⏱ ~15 min beginner

何時使用: 上線前的登陸頁面,沒有設計師,且素材庫圖片感覺太過普通。

步驟
  1. 描述想要的氛圍
    我的產品是 <描述>。目標受眾:<使用者輪廓>。請提出 3 個感覺真實貼切的主視覺圖片方向。✓ 已複製
    → 3 個方向簡報
  2. 依第 1 個方向生成 4 個變體
    為以下內容生成 4 張圖片:'<選定的提示詞>'。使用 Recraft 呈現乾淨的插畫風格。✓ 已複製
    → 4 個 URL
  3. 持續迭代
    第 2 張最接近了。調整:色調更暖、背景更簡潔。再重新生成 3 張。✓ 已複製
    → 精修後的圖片組

結果: 花費大約一杯咖啡的成本,獲得一張獨特的主視覺圖片。

注意事項
  • 過度迭代會快速消耗點數 — 將自己限制在 2 輪迭代;如果都不對,代表方向本身有問題 — 重新調整簡報方向

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

everart + filesystem

生成後儲存至本機以供提交

為我的《快取》文章生成 OG 卡片,並將 URL 下載至 ./public/og/caching.png。✓ 已複製
everart + notion

生成插圖後直接嵌入 Notion 頁面

為「使用者引導」頁面生成橫幅圖片,並將其作為圖片區塊附加至頁面頂部。✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
generate_image prompt: str, model?: str (default '207910310772879360'), image_count?: int (default 1) 唯一的工具 — 生成符合提示詞的 N 張圖片 1 EverArt credit per image

成本與限制

運行它的成本

API 配額
依您的 EverArt 方案而定 — 通常以點數計算
每次呼叫 Token 數
僅提示詞文字(約 100 個 token);生成時間才是瓶頸
費用
請查閱 everart.ai/pricing — 通常每張圖片費用為數美分
提示
單次呼叫時設定 image_count: 4 而非分 4 次呼叫 — 成本相同,迭代更快

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: EVERART_API_KEY 存放於環境變數中
資料出站: 提示詞與圖片傳送至 everart.ai

故障排查

常見錯誤與修復

401 Unauthorized

EVERART_API_KEY 遺失或無效。請至 everart.ai 重新建立並設定於您的 MCP 用戶端設定中。

驗證: curl -H "Authorization: Bearer $EVERART_API_KEY" https://api.everart.ai/v1/models
Image URL expires after a day

請立即使用 filesystem MCP 下載 — 不要長期依賴託管 URL。

Generation timeouts

image_count 值過大可能超過用戶端逾時限制。每次請求 2 張並循環執行。

替代方案

EverArt 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
Replicate MCP您需要廣泛的模型選擇(FLUX、SDXL、數百種微調版本)設定較複雜、功能更強大、按秒計費
fal.ai MCP您需要快速推論與串流功能定價相近;可用模型數量略少於 Replicate
OpenAI DALL-E via API已在使用 OpenAI 且希望統一帳單內容過濾較嚴格;風格範圍較窄

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資源

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