@brojs/mcp

MCP (Model Context Protocol) сервер для AI агентов с поддержкой email и генерации изображений через Stable Diffusion.

Установка

npm install -g @brojs/mcp

Или использовать через npx:

npx @brojs/mcp

Переменные окружения

Сервер поддерживает настройку через переменные окружения:

# Stable Diffusion настройки
SD_URL=http://127.0.0.1:7860
SD_OUTPUT_DIR=./output
SD_STEPS=30
SD_CFG_SCALE=8.0

# SMTP настройки для отправки email
SMTP_HOST=smtp.gmail.com
SMTP_PORT=587
SMTP_SECURE=false
[email protected]
SMTP_PASS=your-app-password

Приоритет настроек

Настройки применяются в следующем порядке (каждый следующий перезаписывает предыдущий):

1. Переменные окружения (самый низкий приоритет)
2. Конфигурационный файл (--config)
3. Параметры командной строки (самый высокий приоритет)

Использование

Запуск с переменными окружения

# Установите переменные окружения
export SD_URL=http://127.0.0.1:7860
export SMTP_HOST=smtp.gmail.com
export [email protected]
export SMTP_PASS=your-password

# Запустите сервер
npx @brojs/mcp

Запуск с параметрами командной строки

# Базовый запуск
npx @brojs/mcp

# С конфигурацией Stable Diffusion
npx @brojs/mcp --sd-url http://127.0.0.1:7860 --sd-output ./generated-images

# С конфигурацией email
npx @brojs/mcp --mailer-host smtp.gmail.com --mailer-port 587 --mailer-user [email protected] --mailer-pass password

# Полная конфигурация
npx @brojs/mcp \
  --sd-url http://127.0.0.1:7860 \
  --sd-output ./images \
  --sd-steps 30 \
  --mailer-host smtp.gmail.com \
  --mailer-port 587 \
  --mailer-user [email protected] \
  --mailer-pass password

Запуск с файлом конфигурации

Создайте файл mcp-config.json:

{
  "stableDiffusion": {
    "url": "http://127.0.0.1:7860",
    "outputDir": "./generated-images",
    "defaultSteps": 30,
    "defaultCfgScale": 8.0
  },
  "mailer": {
    "host": "smtp.gmail.com",
    "port": 587,
    "secure": false,
    "auth": {
      "user": "[email protected]",
      "pass": "your-app-password"
    }
  }
}

Затем запустите:

npx @brojs/mcp --config ./mcp-config.json

Доступные инструменты (Tools)

Email инструменты

send_email

Отправка email сообщения.

Параметры:

• to (string, обязательный) - Email получателя
• subject (string, обязательный) - Тема письма
• text (string) - Текст письма (plain text)
• html (string) - HTML содержимое письма

Пример:

{
  "to": "[email protected]",
  "subject": "Привет от AI агента",
  "text": "Это автоматическое сообщение",
  "html": "<h1>Привет!</h1><p>Это автоматическое сообщение</p>"
}

Stable Diffusion инструменты

generate_image

Генерация изображения из текстового описания (text-to-image).

Параметры:

• prompt (string, обязательный) - Текстовое описание изображения
• negative_prompt (string) - Что НЕ должно быть на изображении
• steps (number) - Количество шагов диффузии (20-50)
• width (number) - Ширина изображения (кратно 64)
• height (number) - Высота изображения (кратно 64)
• batch_size (number) - Количество изображений

Пример:

{
  "prompt": "a beautiful sunset over the ocean, golden hour, cinematic",
  "negative_prompt": "blurry, lowres, deformed",
  "steps": 30,
  "width": 768,
  "height": 512,
  "batch_size": 1
}

upscale_image

Улучшение качества и увеличение разрешения изображения.

Параметры:

• image_base64 (string, обязательный) - Изображение в base64
• upscaling_resize (number) - Коэффициент увеличения (2, 4)
• upscaler_1 (string) - Модель upscaler (R-ESRGAN 4x+, LDSR)

Пример:

{
  "image_base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "upscaling_resize": 2,
  "upscaler_1": "R-ESRGAN 4x+"
}

interrogate_image

Получение текстового описания (промпта) из изображения.

Параметры:

• image_base64 (string, обязательный) - Изображение в base64
• model (string) - Модель анализа: clip или deepdanbooru

Пример:

{
  "image_base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "model": "clip"
}

img2img

Модификация существующего изображения на основе нового промпта.

Параметры:

• image_base64 (string, обязательный) - Исходное изображение в base64
• prompt (string, обязательный) - Описание желаемого результата
• denoising_strength (number) - Сила изменений (0.0-1.0, рекомендуется 0.75)

Пример:

{
  "image_base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "prompt": "same image but in anime style",
  "denoising_strength": 0.75
}

Интеграция с AI ассистентами

Claude Desktop

Добавьте в конфигурацию Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json на macOS):

{
  "mcpServers": {
    "brojs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@brojs/mcp",
        "--config",
        "/path/to/your/mcp-config.json"
      ]
    }
  }
}

Cline (VS Code)

Добавьте в настройки MCP серверов:

{
  "mcpServers": {
    "brojs": {
      "command": "npx",
      "args": ["@brojs/mcp", "--sd-url", "http://127.0.0.1:7860"]
    }
  }
}

Параметры командной строки

| Параметр | Описание | По умолчанию | |----------|----------|--------------| | -c, --config <path> | Путь к файлу конфигурации JSON | - | | --sd-url <url> | URL Stable Diffusion API | http://127.0.0.1:7860 | | --sd-output <dir> | Директория для изображений | текущая | | --sd-steps <number> | Шаги диффузии по умолчанию | 30 | | --mailer-host <host> | SMTP хост | - | | --mailer-port <port> | SMTP порт | 587 | | --mailer-user <user> | SMTP пользователь | - | | --mailer-pass <password> | SMTP пароль | - |

Требования

Для Stable Diffusion:

• Запущенный Stable Diffusion WebUI с флагом --api
• По умолчанию подключается к http://127.0.0.1:7860

Для Email:

• SMTP сервер (Gmail, Outlook и др.)
• Учетные данные для аутентификации

Примеры использования

Пример 1: Генерация изображения через AI агента

После подключения MCP сервера к вашему AI ассистенту, вы можете попросить:

"Сгенерируй изображение красивого заката над океаном"

AI агент вызовет инструмент generate_image и вернёт путь к сгенерированному файлу.

Пример 2: Отправка email

"Отправь email на [email protected] с темой 'Отчет' и текстом 'Отчет готов'"

AI агент вызовет инструмент send_email.

Пример 3: Улучшение изображения

"Улучши это изображение, увеличь в 4 раза" (прикладывая изображение)

AI агент конвертирует изображение в base64 и вызовет upscale_image.

Разработка

# Клонировать репозиторий
git clone <repo-url>
cd packages/mcp

# Установить зависимости
npm install

# Сборка
npm run build

# Разработка с автоматической пересборкой
npm run dev

# Запуск локально
node bin/server.js

Тестирование с LangChain

В пакете предоставлен минималистичный тестовый скрипт для проверки работы MCP сервера с LangChain:

# 1. Скопируйте пример настроек
cp env.example .env
# Отредактируйте .env файл с вашими настройками

# 2. Установите dev зависимости
npm install

# 3. Соберите проект
npm run build

# 4. Запустите тест
npx ts-node test-langchain.ts

Что делает тест:

• ✅ Подключается к MCP серверу
• ✅ Загружает все доступные инструменты
• ✅ Создает LangChain агента с LLM
• ✅ Агент автоматически выбирает и вызывает нужные инструменты
• ✅ Демонстрирует генерацию изображений через естественный запрос
• ✅ Демонстрирует отправку email через естественный запрос

Пример кода:

import { MultiServerMCPClient } from '@langchain/mcp-adapters';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { createReactAgent } from '@langchain/langgraph/prebuilt';

// 1. Загружаем конфигурацию из JSON файла
const config = JSON.parse(readFileSync('./mcp-servers.json', 'utf-8'));

// 2. Создаем клиент и получаем инструменты
const client = new MultiServerMCPClient({
  mcpServers: config.mcpServers,
  useStandardContentBlocks: true,
});
const tools = await client.getTools();

// 3. Создаем агента
const llm = new ChatOpenAI({ /* ... */ });
const agent = createReactAgent({ llm, tools });

// 4. Агент сам выбирает инструмент
const result = await agent.invoke({
  messages: [{ 
    role: 'user', 
    content: 'Сгенерируй изображение заката над морем' 
  }],
});

Формат mcp-servers.json:

{
  "mcpServers": {
    "brojs": {
      "command": "node",
      "args": ["bin/server.js"],
      "env": {
        "SD_URL": "http://127.0.0.1:7860",
        "SMTP_HOST": "smtp.gmail.com",
        "SMTP_USER": "[email protected]",
        "SMTP_PASS": "password"
      }
    }
  }
}

Использование как библиотека

import { BrojsMCPServer, MCPConfig } from '@brojs/mcp';

const config: MCPConfig = {
  stableDiffusion: {
    url: 'http://127.0.0.1:7860',
    outputDir: './images',
  },
  mailer: {
    host: 'smtp.gmail.com',
    port: 587,
    auth: {
      user: '[email protected]',
      pass: 'your-password',
    },
  },
};

const server = new BrojsMCPServer(config);
await server.run();

Зависимости

• @brojs/mailer - Отправка email
• @brojs/stable-diffusion - Генерация изображений
• @modelcontextprotocol/sdk - MCP SDK
• commander - CLI парсинг

Лицензия

ISC

Ссылки

• Model Context Protocol
• @brojs/stable-diffusion
• @brojs/mailer