¿Qué hace mcp-image?
MCP server for AI image generation and editing with automatic prompt optimization and quality presets (fast/balanced/quality). Powered by Gemini (Nano Banana 2 & Pro).
Servidor MCP para generación y edición de imágenes con IA, optimización automática de indicaciones y ajustes de calidad (rápido/equilibrado/calidad). Impulsado por Gemini (Nano Banana 2 & Pro).
El servidor MCP de shinpr/mcp-image permite a desarrolladores y agentes de IA generar y editar imágenes de forma eficiente mediante modelos de IA avanzados. Integrado con Gemini (Nano Banana 2 y Pro), ofrece optimización automática de indicaciones para mejorar la claridad y relevancia de las descripciones, junto con presets de calidad ajustables (rápido, equilibrado y calidad) que permiten controlar el equilibrio entre velocidad de respuesta y fidelidad visual. Es compatible con plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, facilitando la creación de imágenes adaptadas a proyectos de desarrollo sin necesidad de configuraciones complejas. Esta herramienta es útil para tareas como diseño de prototipos, generación de contenido visual o edición iterativa, todo desde un flujo de trabajo unificado en el ecosistema MCP.
npx skills add shinpr/mcp-imageInstalled? Explore more Imagen skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →
MCP server for AI image generation and editing with automatic prompt optimization and quality presets (fast/balanced/quality). Powered by Gemini (Nano Banana 2 & Pro).
Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Add documentation for a new AI provider — usage docs, env vars, Docker config, image resources.
Tests in real browsers via Chrome DevTools MCP. Use when building or debugging anything that runs in a browser. Use when you need to inspect the DOM, capture console errors, analyze network requests, profile performance, or verify visual output with real runtime data. Requires the chrome-devtools MCP server to be configured.
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.