TokenRhythm 文生图 bauerelizabeth07139/opencode-tokenrhythm-image-mcp

opencode-tokenrhythm-image-mcp

文生图，直接落盘。 走 TokenRhythm 调用 qwen-image-2.0 或 wan2.7-image，生成的图片写进你指定的目录，路径回传给模型。

用 TokenRhythm 生成图片并直接落盘，把本地路径交回模型。

作为 DeepSeek Harness 插件：MCP 服务器打包在 bundle 里，装一个插件就完事——不用手动编辑 mcpServers 文件。

安装

DeepSeek Harness Desktop —— 打开侧边栏的 Plugins，选 Add plugin，输入：

https://github.com/bauerelizabeth07139/opencode-tokenrhythm-image-mcp

然后把新的 dsh-tokenrhythm-image bundle 打开。Desktop 应用启动的是预留的 desktop 配置档，所以要在这里启用。

dsh 命令行 —— 装进你实际启动的配置档：

dsh plugin --profile web add bauerelizabeth07139/opencode-tokenrhythm-image-mcp

机器上没装 git？ pnpm 解析 git 简写时会调用 git ls-remote，缺 git 就报 'git' is not recognized。改用 tarball——那条路径走的是纯 HTTPS：

dsh plugin --profile web add https://codeload.github.com/bauerelizabeth07139/opencode-tokenrhythm-image-mcp/tar.gz/main

同一个地址在 Desktop 的 Add plugin 对话框里也能用。把 main 换成 commit SHA 就能锁定具体版本（/tar.gz/<sha>）。

卸载用 dsh plugin --profile web remove dsh-tokenrhythm-image。

环境要求

- PATH 里有 Python ≥ 3.8，或者用 python 指向它。
- 不需要第三方包。 服务器只用标准库。
- TOKENRHYTHM_API_KEY 里要有 TokenRhythm API key（或写进 config.apiKey），并且能访问 https://tokenrhythm.studio/v1。

工具

服务器注册了 2 个工具。DSH 会自动加命名空间，所以模型调用时写作 mcp__tokenrhythm_image__<tool>：

| 工具 | 作用 |
| generate_image | 最多生成四张图片，逐张写进输出目录，返回本地路径和远程 URL。参数：prompt（必填）、model（qwen-image-2.0 或 wan2.7-image）、n（1–4）、size。 |
| list_image_models | 列出 TokenRhythm 的两个图片模型。 |

配置

| 键 | 环境变量 | 默认值 | 含义 |
| python | — | 自动发现 | 运行服务器的解释器 |
| apiKey | TOKENRHYTHM_API_KEY | （空） | TokenRhythm 凭据 |
| baseUrl | TOKENRHYTHM_BASE_URL | https://tokenrhythm.studio/v1 | API 基地址 |
| outputDir | TOKENRHYTHM_OUTPUT_DIR | ~/Pictures/opencode-tokenrhythm | 生成图片的写入位置 |
| toolCallTimeoutMs | — | 360000 | DSH 的单次调用预算；单个请求可能耗时 300 秒 |
| env | — | {} | 原样透传的环境变量 |

每个字段都可选，写在 loader 行里。比如在 cordis.patch.yml 中：

- id: dsh-tokenrhythm-image
name: 'dsh-tokenrhythm-image'
config:
apiKey: 'sk-...'
outputDir: 'D:/images/generated'
toolCallTimeoutMs: 360000

注意事项

- 设置 outputDir。 服务器默认写到工作区之外（在本平台上是 ~/Pictures/opencode-tokenrhythm）。把它指向你希望文件出现的位置。
- 超时。 服务器自己的 HTTP 预算是 300 s 用于一次生成请求，所以插件挂载时用 360 s，而不是 harness 默认的 60 s。
- 付费 API。 生成需要可用的密钥和网络访问；没有密钥时，工具返回 TOKENRHYTHM_API_KEY environment variable is not set。

挂载方式

index.js 解析 Python 解释器（先看配置的 python，再看 PATH 上的 python3/python），把 argv 和工作目录交给服务器，然后通过 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 把它挂载为 stdio MCP 服务器，并设置 failOnStartupError: true，这样无法启动的服务器会变成可见的错误，而不是静默缺失的工具。

凭据显式转发。harness 会从子进程继承的环境里清除形似凭据的变量（KEY、TOKEN、SECRET、PASSWORD），所以 config.apiKey——回退到服务器文档里写的那个变量——由插件自己写入子进程的环境。也就是说下面两种方式都可用：

config:
apiKey: '<your key>'

export TOKENRHYTHM_API_KEY='<your key>' # picked up at load time

开发

没有构建步骤，也没有运行时依赖——@deepseek-ai/cordis 和 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 是由 Harness 提供的 peer。

npm test # node >= 22: manifest checks + the stdio mount, both Harness-free

挂载测试加载 index.js 时把 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 打桩，断言插件产出的确切 stdio 配置，包括上面的凭据转发。

仓库结构

| 路径 | 用途 |
| index.js | DSH 插件：解析解释器并挂载服务器 |
| cordis.patch.yml | 激活插件的加载器行 |
| locale/{en,zh}.json | 插件列表里的卡片标题和描述 |
| assets/icon.svg | 卡片图稿 |
| test/ | npm test：manifest 组合和挂载契约 |
| server.py | MCP 服务器，未改动 |

其他宿主（未改动）

服务器是普通的 stdio MCP 服务器，在其他任何地方仍然可用。仓库原来的 README 原样保留为 README.opencode.md，其中的启动配置仍然有效：

{
"mcp": {
"tokenrhythm-image": {
"type": "local",
"command": ["python", "C:\\path\\to\\server.py"],
"enabled": true,
"environment": { "TOKENRHYTHM_API_KEY": "{env:TOKENRHYTHM_API_KEY}" }
}
}
}

许可证

MIT —— 仓库原本没有许可证；本插件的发布为仓库所有者自己的代码补上了一份。