One CLI. Your image API.

图片交给
你的 API。

让不同的 Agent,共用你的生图能力。
生成、编辑、保存,一条命令完成。

gpt-image / install本地运行

给 Agent 装上图片工具

在终端执行,需要 Node.js 22 或更新版本和 npm。

npm install -g https://img.zulanhongdan.net/downloads/gpt-image-0.1.0.tgz
01

配置你的图片 API

gpt-image configure
02

选择你使用的 Agent

gpt-image setup --agent codex
03

回到 Agent,直接描述画面

“生成一张咖啡新品的宣传海报”
下载 Shell 安装脚本

复制一句话,让 Agent 自己安装。

选择你的 Agent,复制整段提示词,粘贴到它的对话框发送。安装检查和 Skill 配置交给 Agent 完成。

Skill 安装

接入 Codex

将生图技能安装到用户技能目录,重启或刷新技能后,在对话中调用。

~/.agents/skills/gpt-image/

需要 Agent 允许命令执行,并能访问已安装的 gpt-image。

发给 Codex 的安装提示词
请直接为当前 Codex 安装并启用 gpt-image 图片工具,按 https://img.zulanhongdan.net/install-agent.md 执行环境检查、CLI 安装、Codex Skill 配置与安装验证。请实际执行安装,不要只给我操作教程。

默认图片接口为 https://s.zulanhongdan.net/v1,模型为 gpt-image-2.5-flare。缺少 API Key 时先完成安装,再引导我在本地安全录入;不要要求我把密钥发到聊天里。之后的图片生成与编辑优先使用此工具。

安装提示词不包含密钥。首次使用时,再在本地安全配置 API Key。

查看手动安装方式
gpt-image setup --agent codex

先预览安装位置

gpt-image setup --agent codex --dry-run
手动下载 CLI Skill 包

Agent 需具备安装或执行工具的权限。豆包工作通过远程连接器接入,可能需要你手动保存连接器和填写密钥;专用生图入口仍由各 Agent 决定。

你负责想象。CLI 负责交付。

可以交给 Agent,也可以直接在终端使用。

文生图

从一句描述开始

gpt-image generate \
  --prompt "极简咖啡海报,蓝色背景" \
  --out ./poster.png --json

接收 API 返回的 Base64 或图片链接,保存为本地文件。

图片编辑

沿着已有画面继续

gpt-image edit \
  --image ./poster.png \
  --prompt "保留构图,背景改为白色" \
  --out ./poster-new.png --json

上传本地参考图。编辑能力及可用参数以你的 API 为准。

输出可读取JSON 结果与明确退出码
配置可复用接口地址、模型统一设置
文件留本地图片、历史记录保存在本机

填好密钥,就可以开始。

已预设图片中转地址和模型。首次使用,在本地配置你的 API Key。

配置 API 密钥、地址和模型

默认接口为 https://s.zulanhongdan.net/v1,默认模型为 gpt-image-2.5-flare。运行以下命令,在本地按提示录入自己的 API Key:

gpt-image configure

需要换用其他中转商时,可以传入 --base-url 和 --model。自动化环境可使用 --api-key-stdin 从标准输入读取密钥,避免将它直接写进命令行。

当前版本按 OpenAI 兼容的图片接口实现:/images/generations 用于生成,/images/edits 用于编辑。模型、尺寸和编辑能力以中转商实际支持为准;非兼容接口需要另行适配。

图片、JSON 输出和任务历史

--out 指定保存路径,--json 为 Agent 返回结构化结果。长提示词可使用 --prompt-file,无需在命令行内处理大量引号。

gpt-image history
gpt-image job show JOB_ID
gpt-image job download JOB_ID --out ./recovered.png

本地历史用于查看已有任务和重试下载,不代表上游支持异步生成或恢复。请求超时、状态不明时,不会自动重复提交生图请求。

豆包工作与其他 Agent 的 MCP 接入

远程 HTTP 连接器

豆包工作等支持远程 MCP 的 Agent,无需在客户端安装 CLI。进入连接器管理,新建自定义连接器,填写以下内容:

服务器 URL: https://img.zulanhongdan.net/mcp
传输类型: HTTP (Streamable HTTP)
自定义 Header:
Authorization: Bearer <YOUR_RELAY_API_KEY>

将占位符替换成你在默认中转商的 API Key,保存并启用连接器。先让 Agent 列出该连接器的工具,再请求生成图片。可选导入远程 MCP Skill 包,帮助 Agent 理解调用流程;也可以查看远程 Skill 原文。

gpt-image setup --agent doubao 导出的是 CLI Skill,仅适用于具备终端执行能力的任务环境;远程连接器请使用上面的 MCP Skill。

远程服务使用调用者提供的密钥,将请求转发到固定的 https://s.zulanhongdan.net/v1,没有共用的服务端生图密钥。图片编辑通过 Base64 参考图传入;单次请求体上限 30 MB,包含编码后的图片。

远程生成结果保存最多 24 小时,以不可预测的链接交付。持有链接的人可以访问图片,链接不额外要求登录。本地 CLI 直连中转商的流程不经过该 MCP 服务。

本地 stdio 连接器

支持 stdio 的 MCP 客户端,可以直接启动已安装的 CLI。命令与参数分别填写:

{
  "command": "gpt-image",
  "args": ["mcp", "--transport", "stdio"]
}

这是客户端配置中的一个服务条目,外层结构以对应 Agent 的要求为准。本地 stdio 读取本机的 API 配置。

Agent 没有调用,或 API 请求失败?
gpt-image doctor --agents
gpt-image doctor --network
gpt-image schema generate

依次确认 CLI 能执行、Skill 安装位置正确、Agent 已刷新技能、命令执行权限已开启。API 错误还需检查基础地址、密钥权限、模型名称和余额。

doctor --network 会访问配置的 API 进行连接检查。实际生图需要显式执行生成命令;客户端自带生图功能可能使用独立路由。

密钥和图片会发送到哪里?

下载网站:页面只提供软件和文档,不要求输入或提交 API Key。

本地 CLI / stdio:在你的运行环境执行,密钥配置保存在本机,图片请求直接发送到你配置的 API。返回图片下载链接时,CLI 会请求该链接保存文件。

可选远程 MCP:服务器接收连接器的 Authorization Header,仅在内存中用于向固定中转商转发请求,不持久化密钥。提示词、参考图会先经过本服务,再发送到中转商。

远程 MCP 的生成图片在服务器保留最多 24 小时,通过不可预测的随机链接提供访问。这些是未公开索引的链接,持有链接即可访问,并非登录保护的私有存储。需要保留的图片应及时下载到本地。

API 服务商的数据处理规则以其约定为准。不要把配置文件、完整密钥或含敏感信息的历史记录提交到代码仓库。

把工具带到你的工作流。

macOS、Windows、Linux 共用同一份 npm 安装包。
需要 Node.js 22 或更新版本。