LiblibAI MCP Server

一个基于 Python 的 LiblibAI MCP 服务端，使用 Streamable HTTP 传输协议，适合接入支持远程 MCP 的客户端工具。

功能

• 支持 LiblibAI 官方签名鉴权
• 支持本地图片、视频自动上传到 Liblib 可访问地址
• 支持图片生成、图片编辑、局部重绘、视频生成等常见能力
• 支持异步任务查询与轮询
• 支持生成结果自动下载到本地目录
• 即使文件已下载到本地，仍保留线上 URL，方便继续传给其他工具

已提供的 MCP Tools

• server_info
• upload_file
• submit_generation
• star3_text_to_image
• star3_image_to_image
• qwen_text_to_image
• kontext_text_to_image
• kontext_image_to_image
• img1_generate
• img1_inpaint
• libdream_text_to_image
• libedit_image_edit
• kling_text_to_video
• kling_image_to_video
• kling_multi_image_to_video
• kling_omni_video
• get_generation_status
• poll_generation

运行要求

• Python 3.11+
• Docker
• Docker Compose
• 可用的 LiblibAI AccessKey 和 SecretKey

快速开始

※※※后面AI写的，废话挺多的，有docker直接使用如下命令：※※※

docker run -d --rm \
  -p 18081:8000 \
  -e LIBLIB_ACCESS_KEY=你的AccessKey \
  -e LIBLIB_SECRET_KEY=你的SecretKey \
  -v $(pwd)/output:/data/output \
  --name liblibai-mcp-server \
  galaxy5321755/liblibai-mcp-server:latest

一、手动启动

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 设置环境变量

Linux / macOS：

export PYTHONPATH=./src export LIBLIB_ACCESS_KEY=你的AccessKey export LIBLIB_SECRET_KEY=你的SecretKey 

Windows PowerShell：

$env:PYTHONPATH = ".\\src" $env:LIBLIB_ACCESS_KEY = "你的AccessKey" $env:LIBLIB_SECRET_KEY = "你的SecretKey" 

3. 启动服务

python -m liblib_mcp.server 

4. 导入 MCP

http://127.0.0.1:8000/mcp 

健康检查：

http://127.0.0.1:8000/healthz 

二、Docker 部署

方式 1：命令启动

1. 构建镜像

docker build -t liblibai-mcp-server . 

2. 启动容器

Linux / macOS：

docker run --rm \
-p 18081:8000 \
-e LIBLIB_ACCESS_KEY=你的AccessKey \
-e LIBLIB_SECRET_KEY=你的SecretKey \
-v $(pwd)/output:/data/output \
liblibai-mcp-server 

Windows PowerShell：

docker run --rm `  -p 18081:8000 `  -e LIBLIB_ACCESS_KEY=你的AccessKey `  -e LIBLIB_SECRET_KEY=你的SecretKey `  -v ${PWD}\output:/data/output `  liblibai-mcp-server 

3. 导入 MCP

http://IP:18081/mcp 

健康检查：

http://IP:18081/healthz 

方式 2：通过 docker-compose.yml 启动

1. 修改 docker-compose.yml

把下面两个字段替换成你自己的密钥：

• LIBLIB_ACCESS_KEY
• LIBLIB_SECRET_KEY

默认文件中已经留了提示文本：

LIBLIB_ACCESS_KEY: "REPLACE_LIBLIB_ACCESS_KEY"//请替换为你的AccessKey
LIBLIB_SECRET_KEY: "REPLACE_LIBLIB_SECRET_KEY"//请替换为你的SecretKey

2. 启动服务

源码编译镜像

docker compose up -d --build 

云端拉取镜像

docker run galaxy5321755/liblibai-mcp-server

3. 导入 MCP

http://IP:18081/mcp 

健康检查：

http://IP:18081/healthz 

4. 停止服务

docker compose down 

数据目录

容器内生成文件目录：

/data/output 

docker-compose.yml 和 docker run 都会把它映射到宿主机目录：

./output 

生成成功后，通常会看到类似结构：

output/  <generate_uuid>/    images/    videos/    covers/ 

使用方式

图片生成

常见工具：

• star3_text_to_image
• qwen_text_to_image
• libdream_text_to_image
• img1_generate

图片编辑

常见工具：

• star3_image_to_image
• kontext_image_to_image
• libedit_image_edit
• img1_inpaint

视频生成

常见工具：

• kling_text_to_video
• kling_image_to_video
• kling_multi_image_to_video
• kling_omni_video

通用透传

当专用工具不够用时，使用：

• submit_generation

本地文件输入

以下场景可以直接传本地文件路径，服务端会自动先上传到 Liblib，再把请求里的对应字段替换成线上 URL：

• 原图
• 蒙版图
• 控制图
• 参考图
• 首帧图
• 尾帧图
• 参考视频

这样可以避免手动先上传文件。

任务结果

生成任务通常是异步的，推荐流程：

1. 调用生成工具提交任务
2. 拿到 generate_uuid
3. 用 poll_generation 等待完成
4. 或用 get_generation_status 查询单次状态

结果中会同时保留：

• 远程 URL
• 本地下载路径

例如图片结果：

• remote_url
• local_path

例如视频结果：

• remote_url
• local_path
• cover_url
• cover_local_path

默认参数策略

为了提升使用体验，大多数“专业参数”默认都是可选的。用户不传时，服务端会使用预设默认值。

例如：

• Star-3 默认 img_count=1、steps=30
• Qwen Image 默认 clip_skip=2、sampler=1、steps=30、cfg_scale=4.0
• Kling 默认 aspect_ratio=16:9、duration=5
• 轮询默认每 5 秒一次，超时 900 秒

说明

这个仓库提供的是已经封装好的 LiblibAI MCP 服务端。

如果你只想使用，不需要了解内部实现，重点关注：

• 手动启动方式
• docker run 启动方式
• docker-compose.yml 启动方式
• MCP 地址
• 输出目录