jimeng_mcp_skill▌
wwwzhouhui/skills_collection · updated Apr 8, 2026
MDX-style export adds YAML metadata + attribution linking explainx.ai and this canonical listing URL.
即梦技能通过 jimeng-mcp-server 实现 AI 驱动的图像和视频生成,这是一个集成了即梦 AI 多模态生成能力的 MCP(模型上下文协议)服务器。使用此技能可以直接通过自然语言指令创建视觉内容。
即梦 AI 生成技能
概述
即梦技能通过 jimeng-mcp-server 实现 AI 驱动的图像和视频生成,这是一个集成了即梦 AI 多模态生成能力的 MCP(模型上下文协议)服务器。使用此技能可以直接通过自然语言指令创建视觉内容。
核心能力:
- 🎨 文本生成图像:从文本描述生成高质量图像
- 🎭 图像合成:智能合并和融合多张图片
- 🎬 文本生成视频:从文本提示创建短视频
- 🎞️ 图像生成视频:为静态图像添加动画效果
何时使用此技能:
- 用户要求生成、创建或制作图像或视频
- 用户提到"jimeng"、"即梦"或请求AI视觉内容生成
- 用户提供文本描述并希望得到视觉输出
- 用户想要组合、合并或合成多张图片
- 用户想为静态图像添加动画或运动效果
前置条件
使用此技能前,请确保 jimeng-mcp-server 已正确配置:
-
服务器必须运行,通过以下模式之一:
- stdio 模式:在 MCP 客户端(Claude Desktop、Cherry Studio)中配置
- SSE 模式:作为带 SSE 传输的 HTTP 服务器运行
- HTTP 模式:作为 REST API 服务器运行
-
环境变量已配置:
JIMENG_API_KEY:您的即梦 API 密钥(从即梦网站 cookies 获取)JIMENG_API_URL:API 端点(默认:http://127.0.0.1:8001)JIMENG_MODEL:模型名称(默认:jimeng-4.5)
-
后端 API 运行中:jimeng-free-api-all Docker 容器必须处于活动状态
详细的设置说明请参考 references/setup_guide.md。
快速开始
基本使用模式
当用户请求图像或视频生成时,遵循以下工作流程:
- 识别任务类型,基于用户输入
- 提取必需参数,从请求中获取
- 调用相应的 jimeng-mcp-server 工具
- 返回生成的内容 URL 给用户
示例请求
文本生成图像:
用户:"用即梦生成一张图片:樱花树下的柴犬"
→ 使用 text_to_image 工具,参数 prompt="樱花树下的柴犬"
图像合成:
用户:"帮我合成这两张图片,风格偏向第一张"
→ 使用 image_composition 工具,提供图片 URL
文本生成视频:
用户:"创建一个5秒视频:小马过河的故事场景"
→ 使用 text_to_video 工具,设置提示词和时长
图像生成视频:
用户:"为这张图片添加动画效果"
→ 使用 image_to_video 工具,提供图片 URL
核心能力
1. 文本生成图像
使用即梦 4.5 引擎从文本描述生成图像。
工具:text_to_image
参数:
prompt(必需):期望图像的文本描述model(可选):模型版本(默认:jimeng-4.5)ratio(可选):图像宽高比("1:1", "4:3", "3:4", "16:9", "9:16")resolution(可选):分辨率预设("1k", "2k", "4k",默认:2k)negativePrompt(可选):要在生成图像中避免的元素
常见宽高比:
- 16:9 → 横向/宽屏(视频封面、Banner)
- 1:1 → 正方形(头像、社交媒体)
- 9:16 → 竖向/手机屏幕(短视频封面)
- 4:3 → 标准横向(博客配图)
- 3:4 → 标准竖向(人像照片)
使用示例:
# 用户请求:"生成一张图片:夕阳下的海滩,有椰子树"
{
"model": "jimeng-4.5",
"prompt": "夕阳下的海滩,有椰子树",
"ratio": "16:9",
"resolution": "2k"
}
返回结果: 返回包含多张图片 URL 的数组,可显示或下载。
提示:
- 更高分辨率(4k)适合印刷品和高质量展示
- 较低分辨率(1k)适合快速预览
- 使用描述性提示词以获得更好的结果
- 指定艺术风格、光照、氛围以增强控制
2. 图像合成
通过智能融合合并和混合多张图片。
工具:image_composition
参数:
prompt(必需):如何合成图片的描述images(必需):要合成的 2-5 个图片 URL 数组model(可选):模型版本(默认:jimeng-4.5)ratio(可选):输出图像宽高比("1:1", "4:3", "3:4", "16:9", "9:16")resolution(可选):分辨率预设("1k", "2k", "4k",默认:2k)
使用示例:
# 用户请求:"合成这两张图,保留第一张的风格"
{
"model": "jimeng-4.5",
"prompt": "将两张图片无缝融合,保持第一张图片的艺术风格",
"images": [
"https://example.com/image1.jpg",
"https://example.com/image2.jpg"
],
"ratio": "4:3",
"resolution": "2k"
}
使用场景:
- 将人像与背景融合
- 图片之间的风格迁移
- 创建艺术合成作品
- 合并多张照片的元素
提示:
- 在提示词中提供清晰的合成说明
- 图片应具有兼容的分辨率
- 描述期望的混合风格(无缝、艺术、真实)
3. 文本生成视频
从文本描述创建短视频。
工具:text_to_video
参数:
prompt(必需):视频场景的文本描述model(可选):模型版本(默认:jimeng-video-3.0)ratio(可选):视频宽高比("16:9", "9:16", "4:3", "3:4", "1:1")resolution(可选):预设分辨率("480p", "720p", "1080p")
分辨率预设:
- "480p" → 快速预览
- "720p" → 平衡质量/速度(推荐)
- "1080p" → 高质量
使用示例:
# 用户请求:"生成5秒视频:小猫在钓鱼"
{
"model": "jimeng-video-3.0",
"prompt": "一只橘色小猫坐在河边,手持鱼竿专注地钓鱼,阳光明媚",
"ratio": "16:9",
"resolution": "720p"
}
视频特性:
- 时长:通常 3-5 秒
- 格式:MP4
- 生成时间:30-60 秒
- 帧率:24-30 fps
提示:
- 包含场景细节、动作和氛围
- 保持提示词专注于单一清晰的动作
- 指定一天中的时间、天气或情绪以获得更好的结果
- 从 720p 开始以平衡质量和速度
4. 图像生成视频动画
为静态图像添加运动和动画效果。
工具:image_to_video
参数:
prompt(必需):期望动画效果的描述file_paths(必需):要添加动画的图片 URL 数组model(可选):模型版本(默认:jimeng-video-3.0)ratio(可选):视频宽高比("16:9", "9:16", "4:3", "3:4", "1:1")resolution(可选):预设分辨率("480p", "720p", "1080p")
使用示例:
# 用户请求:"让这张照片动起来,添加轻柔的镜头缩放"
{
"model": "jimeng-video-3.0",
"prompt": "添加轻柔的运动效果和自然的镜头缩放,营造电影感",
"file_paths": ["https://example.com/photo.jpg"],
"ratio": "16:9",
"resolution": "720p"
}
动画类型:
- 人物动作(Character motion)
- 镜头运动(Camera movements)
- 场景转换(Scene transitions)
- 环境效果(Environmental effects:风、雨等)
提示:
- 描述期望的运动类型
- 选择效果时考虑图像内容
- 人像照片适合细微的动作
- 风景照片适合平移/缩放效果
工作流程指南
决策树
收到用户请求
│
├─ 包含"生成图片"或"create image"?
│ └─ 是 → 使用 text_to_image
│
├─ 包含"合成"或"merge/blend images"?
│ └─ 是 → 使用 image_composition
│
├─ 包含"生成视频"或"create video"?
│ └─ 是 → 使用 text_to_video
│
└─ 包含"动画"或"animate image"?
└─ 是 → 使用 image_to_video
参数提取
处理用户请求时:
- 提取提示词:用户对期望内容的描述
- 识别宽高比:提取尺寸偏好(横向/竖向/正方形)对应 ratio 参数
- 解析分辨率需求:寻找质量要求,对应 resolution 参数
- 收集图片 URL:用于合成和动画任务
错误处理
如果工具执行失败:
- 检查服务器状态:验证 jimeng-mcp-server 是否运行
- 验证 API 密钥:确保 JIMENG_API_KEY 已配置
- 检查参数:确认所有必需字段已提供
- 检查图片 URL:验证合成/动画的 URL 是否可访问
- 清晰报告错误:解释问题并建议解决方案
常见错误:
API key not configured:在环境中设置 JIMENG_API_KEYServer not responding:启动 jimeng-free-api-all Docker 容器Invalid image URL:确保 URL 公开可访问Generation timeout:大型视频可能需要 60+ 秒
高级用法
组合多个工具
对于复杂的创意任务,可以链式使用工具:
示例:创建动画艺术作品
- 使用
text_to_image生成基础图像 - 使用
image_to_video为结果添加动画
示例:合成和优化
- 使用
image_composition合成图片 - 使用调整后的提示词生成变体
优化技巧
加快生成速度:
- 使用较低分辨率(720p 而非 1080p,或 1k 而非 2k)
- 保持提示词简洁但具有描述性
提高质量:
- 使用详细、具体的提示词
- 根据场景选择合适的 ratio(宽高比)
- 使用更高的 resolution(2k 或 4k)
- 指定艺术风格和技术
- 包含光照和氛围描述
批量处理
当用户请求多次生成时:
- 按顺序处理请求(一次一个)
- 为每个项目提供进度更新
- 在最终响应前收集所有结果
- 考虑资源限制(API 配额)
故障排除
服务器连接问题
症状:工具返回连接错误
解决方案:
- 检查 jimeng-free-api-all Docker 容器是否运行:
docker ps | grep jimeng - 验证服务器是否可访问:
curl http://127.0.0.1:8001/health - 如有需要重启 Docker 容器
API 密钥问题
症状:"Invalid API key"或身份验证错误
解决方案:
- 验证 .env 文件中的 JIMENG_API_KEY
- 从即梦网站 cookies 获取新的 API 密钥(sessionid 值)
- 确保密钥格式正确(无额外空格或引号)
生成质量问题
症状:质量差或意外结果
解决方案:
- 使用更具体的细节优化提示词
- 调整
ratio参数选择合适的宽高比 - 尝试不同的
resolution分辨率 - 添加
negativePrompt以排除不需要的元素
超时错误
症状:生成时间过长或超时
解决方案:
- 视频生成通常需要 30-60 秒 - 请耐心等待
- 如果持续超时,尝试较低分辨率
- 检查服务器资源使用情况
- 验证到即梦 API 的网络连接
资源
references/
setup_guide.md:详细的安装和配置说明api_reference.md:所有工具的完整 API 文档
项目链接
- GitHub 仓库:https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-mcp-server
- 后端 API:https://github.com/wwwzhouhui/jimeng-free-api-all
- 即梦官网:https://jimeng.jianying.com/
最佳实践
- 始终在尝试生成前验证服务器状态
- 根据用例和速度要求使用适当的分辨率(ratio 控制比例,resolution 控制清晰度)
- 提供详细的提示词以获得更好的生成质量
- 优雅地处理错误并提供清晰的用户反馈
- 处理多个请求时考虑速率限制
- 在复杂合成前先用简单提示词测试
- 缓存常用参数,如首选 ratio 和 resolution
限制
- 免费层限制:官方即梦 API 每天 66 积分
- 视频时长:通常限制为 3-10 秒
- 生成时间:视频可能需要 30-60 秒生成
- 图像合成:2-3 张图片效果最佳,最多支持 5 张
- 服务器依赖:需要 jimeng-free-api-all 后端运行
- 网络要求:必须有互联网访问以调用即梦 API
How to use jimeng_mcp_skill on Cursor
AI-first code editor with Composer
Prerequisites
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
- ›Cursor installed and configured on your development machine
- ›Node.js version 16.0+ with npm package manager (verify with
node --version) - ›Active project directory or workspace where you want to add jimeng_mcp_skill
Execute installation command
Execute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
The skills CLI fetches jimeng_mcp_skill from GitHub repository wwwzhouhui/skills_collection and configures it for Cursor.
Select Cursor when prompted
The CLI will show a list of available agents. Use arrow keys to navigate and space to select Cursor:
Verify installation
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Reload or restart Cursor to activate jimeng_mcp_skill. Access the skill through slash commands (e.g., /jimeng_mcp_skill) or your agent's skill management interface.
Security & Verification Notice
We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.
Skills execute code in your development environment. Always verify the publisher's identity, review recent commits, and test in isolated environments before production deployment.
List & Monetize Your Skill
Submit your Claude Code skill and start earning
Use Cases▌
User Story & Requirements Generation
Create detailed user stories, acceptance criteria, and feature specs
Example
Generate user stories for 'password reset feature' with acceptance criteria, edge cases, and test scenarios
Reduce spec writing time by 50%, ensure comprehensive coverage
Competitive Analysis
Research competitors, compare features, identify gaps
Example
Analyze 5 competitor products, create feature comparison matrix, suggest differentiation opportunities
Complete competitive research in 2 hours instead of 2 days
Roadmap Prioritization
Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs
Example
Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale
Make data-driven prioritization decisions faster
Stakeholder Communication
Draft PRDs, status updates, and stakeholder presentations
Example
Create executive summary of Q3 roadmap, monthly progress report, feature launch announcement
Save 3-5 hours/week on communication overhead
Implementation Guide▌
Prerequisites
- ›Claude Desktop or compatible AI client
- ›Access to product documentation and roadmap tools (Jira, Notion, etc.)
- ›Understanding of product management frameworks (RICE, Jobs-to-be-Done, etc.)
- ›Stakeholder contact information and communication channels
Time Estimate
30-60 minutes to see productivity improvements
Installation Steps
- 1.Install product management skill
- 2.Start with user story generation for known feature
- 3.Progress to competitive analysis: research 2-3 competitors
- 4.Use for roadmap prioritization: apply RICE/ICE scoring
- 5.Draft stakeholder communications and refine based on feedback
- 6.Build template library for recurring PM tasks
- 7.Share effective prompts with product team
Common Pitfalls
- ⚠Not validating competitive research—verify facts before sharing
- ⚠Accepting user stories without involving engineering team
- ⚠Over-relying on frameworks without qualitative judgment
- ⚠Not customizing outputs to company culture and communication style
- ⚠Skipping stakeholder validation of generated requirements
Best Practices▌
✓ Do
- +Validate research and competitive analysis with real data
- +Collaborate with engineering when generating technical requirements
- +Customize frameworks and templates to your company context
- +Use skill for first drafts, refine with stakeholder input
- +Document successful prompt patterns for PM tasks
- +Combine AI efficiency with human judgment and intuition
✗ Don't
- −Don't publish competitive analysis without fact-checking
- −Don't finalize user stories without engineering review
- −Don't make prioritization decisions solely on AI scoring
- −Don't skip customer validation of generated requirements
- −Don't ignore company-specific context and culture
💡 Pro Tips
- ★Provide context: company goals, constraints, customer feedback
- ★Ask for alternatives: 'Show 3 ways to prioritize this roadmap'
- ★Request stakeholder-specific formatting: 'Executive summary vs. engineering spec'
- ★Use skill for 70% generation + 30% customization to company needs
When to Use This▌
✓ Use When
Use for user story writing, competitive research, roadmap prioritization, stakeholder communication, and PRD drafting. Best for reducing repetitive documentation and research work.
✗ Avoid When
Avoid for strategic product vision (requires deep customer empathy), pricing decisions (needs market and financial expertise), or when face-to-face customer discovery is more valuable than speed.
Learning Path▌
- 1Basic: user stories, feature specs, status updates
- 2Intermediate: competitive analysis, prioritization frameworks, PRDs
- 3Advanced: product strategy, go-to-market planning, OKR setting
- 4Expert: product vision, market positioning, business model innovation
Discussion
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Ratings
4.7★★★★★31 reviews- ★★★★★Shikha Mishra· Dec 8, 2024
jimeng_mcp_skill fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
- ★★★★★Rahul Santra· Nov 27, 2024
Registry listing for jimeng_mcp_skill matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
- ★★★★★Mei Malhotra· Nov 19, 2024
Useful defaults in jimeng_mcp_skill — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
- ★★★★★Nia Yang· Nov 11, 2024
I recommend jimeng_mcp_skill for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
- ★★★★★Pratham Ware· Oct 18, 2024
jimeng_mcp_skill reduced setup friction for our internal harness; good balance of opinion and flexibility.
- ★★★★★Mei Sethi· Oct 10, 2024
I recommend jimeng_mcp_skill for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
- ★★★★★Nia Abebe· Oct 2, 2024
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- ★★★★★Sophia Rahman· Sep 25, 2024
jimeng_mcp_skill is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
- ★★★★★Harper Wang· Sep 21, 2024
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- ★★★★★William Smith· Sep 13, 2024
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