我给 Flow2API 接了一个 MCP

起因很简单

我一直想实现更自由的 AI 画图。Flow2API 已经搭好了，直接调用却总觉得不得劲：文生图容易，图生图、继续修改和回看历史都不够顺手。

于是我试着写了一个 MCP 服务，让 Agent 可以直接调用生成工具。原帖发布在 Linux.do，代码放在 flow2api-mcp。

为什么要做本地缓存

图生图需要把历史图片或用户上传图片继续交给模型。让 Agent 反复承担「传图」这件事很麻烦，不同客户端对图片的处理也不一致。

我最后选择本地部署，并做了一套图片缓存。服务会保存生成历史，也能引用历史图片继续生成。使用 Cherry Studio 时，还可以借助客户端的图片缓存目录取得最近上传的参考图。

当时跑过的几种操作

• 直接生成一张彩色水墨画；
• 把刚生成的图片继续改成写实风格；
• 查询已经生成过的图片；
• 上传自己的图片，再让 Agent 继续修改；
• 在对话里引用历史图片，连续进行多轮调整。

这些操作把「调用一次图片接口」变成了可以继续追问和修改的对话流程。生成、历史和缓存由 MCP 提供，Agent 负责理解这次想改什么。

还存在的限制

最初主要在 Cherry Studio 中测试，其他客户端没有系统验证。不同模型对工具说明的理解也不完全一致，有时需要补充系统提示词。

这次实践让我更清楚 MCP 适合解决什么：它负责把能力包装成 Agent 能理解的工具，并保存调用需要的状态。客户端差异、权限和失败恢复，仍然需要在真实使用中逐个处理。