MCP YAML конфигурации для генерации изображений OpenRouter

MCP-конфигурации в формате YAML для генерации изображений через OpenRouter используют модели вроде OpenAI DALL-E, Google Flux и Qwen VL, позволяя создавать картинки по тексту или фото бесплатно. Готовые примеры из репозиториев на GitHub, такие как openrouter-mcp-multimodal и openrouter-image-gen-mcp, подключаются через API-ключ sk-or- и кастомные URL российских хостингов — просто меняете поле args или image_url. На основе опыта разработчиков, ключ к успеху: четкие промты, stream: true и проверка кредитов, чтобы избежать ошибок 401.

Содержание

• Что такое MCP и как оно используется для генерации изображений в OpenRouter
• Существующие YAML-конфигурации MCP для нейросетей генерации изображений
• Примеры подключения MCP-сервера OpenRouter с кастомным URL
• Рекомендации по моделям OpenRouter для генерации изображений
• Настройка Cursor MCP и других инструментов
• Общие ошибки и советы по использованию MCP для генерации изображений бесплатно
• Альтернативы и готовые репозитории на GitHub для MCP-серверов
• Источники
• Заключение

Что такое MCP и как оно используется для генерации изображений в OpenRouter

MCP, или Model Context Protocol, — это протокол для интеграции ИИ-моделей с инструментами вроде Cursor или Claude Desktop. В контексте нейросети для генерации изображений он упрощает вызов OpenRouter API, где под капотом работают провайдеры OpenAI, Google Flux и другие. Зачем это нужно? Представьте: вместо ручного копи-паста промптов вы настраиваете YAML-файл один раз — и генерируете картинки по тексту или фото прямо в редакторе.

OpenRouter выступает как универсальный шлюз: выбираете модель, добавляете image_config с aspect_ratio вроде “16:9”, и вуаля — изображения готовы. Разработчики хвалят MCP за легкость: npx запуск, Docker-контейнеры или Node.js. Но подвох в кастомных URL — российские аналоги хостингов требуют правки args, чтобы обойти блокировки. По опыту, это экономит часы на отладку.

Существующие YAML-конфигурации MCP для нейросетей генерации изображений

Готовые YAML для MCP под OpenRouter уже есть в открытых репозиториях. Возьмем openrouter-mcp-multimodal от stabgan — там конфиги для Node.js, Docker и Smithery. Основной фрагмент выглядит так:

mcpServers:
 openrouter:
 command: npx
 args:
 - "@modelcontextprotocol/server-openrouter"
 - "--header"
 - "Authorization:Bearer ${OPENROUTER_API_KEY}"
 env:
 OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-v1-..."

Этот вариант поддерживает мультимодальные модели вроде qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct:free. Добавьте modalities: [“image”, “text”] — и нейросеть для генерации изображений по фото заработает.

Другой пример из openrouter-image-gen-mcp — JSON-подобный YAML для Claude/Cursor:

{
 "mcpServers": {
 "openrouter-image-gen": {
 "command": "npx",
 "args": ["-y", "openrouter-image-gen-mcp"],
 "env": {
 "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-..."
 }
 }
 }
}

Здесь фокус на google/gemini-2.5-flash-image-preview:free. А в imagegen-mcp — упрощенный вариант для gpt-image-1, легко адаптируемый под Flux. Эти конфиги реальны, протестированы сообществом.

Почему YAML предпочтительнее JSON? Легче читать, валидировать схемой. Но всегда проверяйте версию MCP — старые ломаются на новых моделях.

Примеры подключения MCP-сервера OpenRouter с кастомным URL

Подключить кастомный URL российского хостинга (типа Yandex Cloud или VK Cloud) просто: меняете image_url в messages.content. Из документации OpenRouter берут image_config, а в YAML MCP добавляют:

messages:
 - role: user
 content:
 - type: text
 text: "Генерируй футуристический город по этому фото"
 - type: image_url
 image_url:
 url: "https://my-ru-host.ru/path/to/image.jpg"
model: "black-forest-labs/flux.2-pro"
image_config:
 aspect_ratio: "16:9"
 image_size: "1024x1024"

Для Docker-варианта из stabgan: соберите образ с вашим хостом, укажите в args кастомный endpoint вроде “https://ru-openrouter-proxy.com/v1/chat/completions”. API-ключ sk-or- остается тем же.

Шаги подключения:

1. Установите npx -y @modelcontextprotocol/server-openrouter.
2. Создайте .cursor/mcp.json с YAML выше.
3. Экспорт OPENROUTER_API_KEY.
4. В Cursor: Ctrl+Shift+P → MCP: Add Server.

На практике российские прокси ускоряют генерацию изображений, минимизируя задержки. Но тестируйте — не все модели тянут большие файлы.

Рекомендации по моделям OpenRouter для генерации изображений

Выбор модели — полдела. Бесплатные хиты: google/gemini-2.5-pro-exp-03-25:free для промтов для генерации изображений на русском, flux.1-schnell для скорости. OpenAI/dall-e-3 — топ по качеству, но жрет кредиты.

Из опыта hz1ulqu01gmnZH4: используйте save_to_file: true, чтобы не грузить память большими изображениями. Для фото — VL-модели вроде qwen2.5-vl. Промты? Конкретные: “Реалистичная девушка в красном платье, 8k, студийный свет” вместо “девушка”.

Stream: true — must-have для реал-тайм. И всегда image_size: “1024x1024” для баланса.

Настройка Cursor MCP и других инструментов

Cursor MCP — идеал для dev’ов. В .cursor/mcp.yaml вставьте конфиг из предыдущих примеров, перезапустите. Для Claude Desktop: тот же JSON в settings.

Другие инструменты: Smithery или VS Code с плагином MCP. Docker-версия stabgan — универсал:

docker run -e OPENROUTER_API_KEY=sk-or-... ghcr.io/stabgan/openrouter-mcp-multimodal

Опыт показывает: в Cursor генерируйте изображения прямо в чате — промт, и картинка в папке. Кастом URL? Добавьте proxy в env.

Это упрощает жизнь. Без MCP пришлось бы писать скрипты на Python.

Общие ошибки и советы по использованию MCP для генерации изображений бесплатно

Ошибки типичные: 401 (неверный ключ — проверьте sk-or-), 429 (лимиты — ждите или меняйте модель). Нет изображений? Добавьте field: images в ответе.

Советы от спартанца spartanz51:

• Кэшируйте промты.
• Sharp для оптимизации фото перед подачей.
• Бесплатно: мониторьте кредиты на openrouter.ai.

Фрагмент: отключите show_full_response для экономии. И тестируйте на малом — экономьте.

Почему бесплатно работает? OpenRouter дает стартовые кредиты, модели :free не жрут их быстро.

Альтернативы и готовые репозитории на GitHub для MCP-серверов

Не нашли YAML? Копируйте из mcpservers.org или форков. Альтернативы: прямой OpenRouter API без MCP, но теряете интеграцию. Или Fal.ai для Flux — но без мультимода.

Топ-репо:

• stabgan/openrouter-mcp-multimodal (мультимодал).
• hz1ulqu01gmnZH4/openrouter-image-gen-mcp (Cursor).
• spartanz51/imagegen-mcp (OpenAI-like).

Форкните, доработайте под свой хостинг. Сообщество растет — следите за обновами.

Источники

1. openrouter-mcp-multimodal — YAML-конфигурации MCP для Node.js, Docker и мультимодальной генерации изображений OpenRouter: https://github.com/stabgan/openrouter-mcp-multimodal
2. openrouter-image-gen-mcp — Конфигурации для Claude Desktop, Cursor и моделей вроде Gemini Flash: https://github.com/hz1ulqu01gmnZH4/openrouter-image-gen-mcp
3. OpenRouter Image Generation — Документация по image_config, моделям Flux и промтам для генерации: https://openrouter.ai/docs/guides/overview/multimodal/image-generation
4. imagegen-mcp — MCP-сервер для генерации изображений с OpenAI и OpenRouter адаптацией: https://github.com/spartanz51/imagegen-mcp

Заключение

MCP с YAML-конфигурациями OpenRouter — мощный инструмент для генерации изображений бесплатно через DALL-E, Flux и VL-модели, особенно с кастомными российскими URL. Ключ: правильный API-ключ, четкие промты и репозитории вроде stabgan/openrouter-mcp-multimodal. Начните с Cursor, протестируйте — и ваша нейросеть для генерации изображений заработает на полную. Удачи в экспериментах!