Mimi Panda MCP‑сервер для AI‑асистентів

Під’єднайте Claude та інших AI‑асистентів, сумісних з MCP, безпосередньо до Mimi Panda API. Дозвольте своїй AI створювати розмальовки, картини за номерами, AI‑зображення, фільтри та збільшені ілюстрації – усе в межах однієї розмови.

Додайте Mimi Panda до свого AI‑асистента

Що ви можете побудувати з MCP‑сервером

Чат‑орієнтовані інструменти роботи з зображеннями для Claude та ChatGPT

Дозвольте Claude, ChatGPT та іншим AI‑асистентам, сумісним з MCP, викликати Mimi Panda просто під час спілкування. MCP‑сервер представляє Mimi Panda як набір структурованих інструментів, тож ваш асистент може:

  • Перераховувати доступні маршрути та можливості Mimi Panda API
  • Створювати розмальовки, картини за номерами й AI‑зображення
  • Застосовувати AI‑фільтри або масштабувати наявні зображення
  • Отримувати результати завдань і пояснювати їх «людською» мовою

Автоматизовані робочі процеси зображень

Використовуйте MCP‑сервер, щоб оркеструвати багатокрокові робочі процеси Mimi Panda без додаткового glue‑коду у вашому застосунку. З одного чату ваш асистент може:

  • Викликати endpoint‑и розмальовок, PBN, AI‑зображень, фільтрів і масштабування через один інструмент
  • Опитувати та отримувати результати довготривалих задач із зображеннями
  • Поєднувати кілька сервісів в одному розмовному флоу
  • Додавати до кожного запиту власні заголовки, токени й query‑параметри

Інтеграція, зручна для розробників

Сервер — це легкий проєкт на Node.js, що базується на офіційному SDK Model Context Protocol. Його розроблено так, щоб його було просто запускати, налаштовувати та розширювати:

  • Потрібні лише Node.js 18+ та доступ до Mimi Panda API
  • Конфігурується через змінні середовища (.env) — базова URL, префікс, токен, заголовки та таймаут
  • Спілкується з MCP‑клієнтами через STDIO, додаткова інфраструктура не потрібна
  • Відкритий код під ліцензією MIT — можна вільно хостити та кастомізувати
Подивіться, які сервіси Mimi Panda доступні вашим MCP‑інструментам

Доступні інструменти та API‑ендпоінти

  • Іконка endpoint‑у розмальовок
    Coloring Pages — POST /api/service/coloring
    Перетворюйте фотографії та ілюстрації на високоякісні розмальовки. Через MCP‑клієнт ви можете передавати URL‑адреси зображень або payload‑и, налаштовувати параметри й отримувати від Mimi Panda контурні малюнки, готові до друку.
  • Іконка endpoint‑у Paint by Numbers
    Paint by Numbers — POST /api/service/pbn
    Генеруйте шаблони картин за номерами з будь‑яких зображень. Керуйте палітрами та рівнем деталізації через API, а ваш AI‑асистент може пояснювати користувачеві налаштування та результати.
  • Іконка endpoint‑у AI‑розмальовок
    AI Coloring from Prompt — POST /api/service/ai/coloring
    Створюйте абсолютно нові розмальовки безпосередньо з текстових підказок. Ідеально підходить для креативних сценаріїв, де ваш AI‑асистент вигадує й генерує контент «на льоту».
  • Іконка endpoint‑у AI‑зображень
    AI Image Generation — POST /api/service/ai/image
    Використовуйте Mimi Panda як універсальний генератор зображень на базі AI позаду вашого MCP‑клієнта. Просто задавайте промпти в чаті, а сервер викликатиме API й повертатиме готові до використання зображення.
  • Іконка endpoint‑у AI‑фільтрів
    AI Filters — POST /api/service/image/filter
    Застосовуйте художні фільтри та перетворення до наявних зображень. Типи фільтрів і параметри описані у структурованих метаданих, тож MCP‑клієнти можуть зручно показувати їх користувачеві.
  • Іконка endpoint‑у збільшення зображень
    Image Upscaling — POST /api/service/image/upscale
    Покращуйте та збільшуйте зображення (у 2 або 4 рази), щоб отримати кращу якість для друку чи цифрового використання. Запускайте масштабування прямо з AI‑чату й отримуйте високоякісні результати через MCP‑сервер.
  • Іконка endpoint‑у результатів завдання
    Task Results — GET /api/service/item/{uuid}
    Опитуйте та отримуйте результати довготривалих завдань Mimi Panda за їх UUID. MCP‑клієнт може чекати, перевіряти статус і потім показувати користувачеві посилання для завантаження або прев’ю.
  • Іконка endpoint‑ів автентифікації
    Authentication & User Profile — /api/auth/login, /api/user/me, /api/user/logout
    Проходьте автентифікацію в Mimi Panda, керуйте токенами та читайте дані профілю. MCP‑сервер дозволяє повторно використовувати один API‑токен або передавати окремий токен для кожного запиту, забезпечуючи гнучку схему автентифікації.
Чому розробники люблять Mimi Panda MCP‑сервер

Ключові переваги для MCP‑клієнтів

  • Іконка стрілки Нативна підтримка Model Context Protocol

    Сервер побудований на офіційному @modelcontextprotocol/sdk для Node.js і спілкується з клієнтами через STDIO. Це забезпечує чисту, «first‑class» інтеграцію з MCP‑інструментами на кшталт Claude Desktop без додаткової мережевої обв’язки.

  • Іконка стрілки Проста конфігурація на основі змінних середовища

    Налаштовуйте все через змінні середовища або файл .env: MCP_API_BASE_URL, MCP_API_PREFIX, MCP_API_TOKEN, MCP_API_HEADERS та MCP_API_TIMEOUT. Лише кількох значень достатньо, щоб спрямувати сервер на вашу власну або хмарну інстанцію Mimi Panda.

  • Іконка стрілки Безпечна, гнучка автентифікація

    Сервер автоматично обробляє Bearer‑токени й дозволяє задати типовий токен через MCP_API_TOKEN або перевизначати його для окремих запитів. Токени ніколи не вшиваються безпосередньо у промпти, тож ваші облікові дані залишаються відокремленими від AI‑діалогів.

  • Іконка стрілки Розширене виявлення маршрутів і схеми

    Використовуйте інструмент list_api_routes, щоб переглянути всі доступні endpoint‑и Mimi Panda, включно з типами, описами, переліками значень (enum) та короткими зведеннями полів. MCP‑клієнти можуть показувати ці метадані, тож перед викликом ви завжди знатимете, які параметри підтримуються.

Продакшн‑якість зображень просто з вашого AI‑чату

Що можуть згенерувати ваші MCP‑інструменти

Mimi Panda MCP‑сервер працює з тими самими продакшн‑API, що й наші веб‑ та десктоп‑застосунки. Коли ваш AI‑асистент звертається до Mimi Panda через MCP, він отримує ті ж високоякісні розмальовки, шаблони «розмалюй за номерами» та збільшені зображення, які наші бізнес‑клієнти використовують для друку та цифрової дистрибуції.
Дізнайтеся, як розробники використовують MCP‑сервер

Use‑cases та playbook’и

  • AI‑асистенти та чат‑клієнти

    Під’єднайте Claude Desktop, ChatGPT Desktop та інші MCP‑сумісні клієнти безпосередньо до Mimi Panda. Дозвольте користувачам природною мовою просити розмальовки, картини за номерами, AI‑зображення, фільтри чи upscales, а MCP‑сервер візьме на себе всі виклики до API за лаштунками.

    Ідеально підходить для:

    • Персональні креативні асистенти на базі Claude або ChatGPT
    • Підтримка‑ та onboarding‑боти, що генерують візуальні приклади
    • AI‑копілоти для дизайнерів, ілюстраторів та викладачів
    • AI‑асистенти для маркетингових та sales‑команд
  • Автоматизація та внутрішні інструменти

    Використовуйте MCP‑сервер як міст між внутрішніми процесами та Mimi Panda API. Ваш AI‑асистент зможе генерувати зображення на вимогу, перевіряти статус задач і передавати посилання для завантаження у системи, з якими вже працює ваша команда.

    Ідеально підходить для:

    • Внутрішні дашборди, які викликають Mimi Panda через MCP‑агента
    • Автоматизовані контент‑пайплайни, яким потрібна генерація зображень «на льоту»
    • Back‑office‑інструменти, що спрощують масову обробку зображень
  • Інструменти розробника та SaaS‑платформи

    Інтегруйте можливості Mimi Panda у власні продукти без повторної реалізації логіки API. MCP‑сервер надає універсальні інструменти list_api_routes та call_api, які можна перевикористовувати в різних клієнтах і середовищах.

    Ідеально підходить для:

    • IDE та інструменти розробника з підтримкою MCP
    • SaaS‑продукти, що прагнуть надавати розмальовки або AI‑зображення на вимогу
    • Low‑code / no‑code платформи, що інтегруються з MCP‑серверами
  • Команди, студії та контент‑пайплайни

    Стандартизуйте взаємодію команди з Mimi Panda, запустивши спільний MCP‑сервер. Усі використовуватимуть одну й ту саму базову URL API, префікс, заголовки й параметри таймауту, але кожен залишатиметься вільним обирати власний AI‑клієнт.

    Ідеально підходить для:

    • Креативні студії, що виробляють великі обсяги контенту
    • Багаточленні команди, що працюють навколо одного облікового запису Mimi Panda
    • Організації, що експериментують із пайплайнами обробки зображень на базі AI
Не бачите свій MCP‑кейc? Потрібна кастомна інтеграція? Зв’яжіться з нами! Зв’яжіться з нами!
Поширені запитання (FAQ)
Є питання? Маємо відповіді!

FAQ щодо сервера Mimi Panda MCP

Тут ви знайдете відповіді на поширені запитання про сервер Mimi Panda MCP: що це таке, як його встановити, як підключити до Claude Desktop і як він взаємодіє з API Mimi Panda. Використовуйте це як швидку пам’ятку під час налаштування.
Все ще маєте запитання? Створити issue на GitHub

Це сервер Model Context Protocol (MCP), який надає API Mimi Panda як набір інструментів для AI‑асистентів, таких як Claude Desktop. Замість того щоб викликати HTTP‑ендпоінти вручну, ваш MCP‑сумісний клієнт може використовувати структуровані інструменти для створення розмальовок, шаблонів «розмалюй за номерами», AI‑зображень, фільтрів, масштабованих версій та іншого. Сервер є відкритим кодом і розповсюджується за ліцензією MIT.
Підключитися може будь‑який клієнт, який реалізує Model Context Protocol і підтримує MCP‑сервери на основі STDIO. У README наведено готовий приклад конфігурації для Claude Desktop, але й інші MCP‑сумісні інструменти можна спрямувати на той самий entry‑point Node.js.
Потрібен Node.js 18 або новіший, а також доступ до інстансу Mimi Panda API (або основний сервіс mimi-panda.com, або ваш власний self‑hosted‑деплой). Після клонування репозиторію з GitHub виконайте «npm install» і налаштуйте змінні середовища перед запуском сервера.
Скопіюйте .env.example у .env і заповніть потрібні змінні: MCP_API_BASE_URL (наприклад, https://mimi-panda.com), MCP_API_PREFIX (зазвичай /api), MCP_API_TOKEN (необов’язковий типовий Bearer‑токен), MCP_API_HEADERS (додаткові JSON‑заголовки) та MCP_API_TIMEOUT (у мілісекундах). Ці ж змінні можна задати безпосередньо в оточенні, не використовуючи файл .env.
Відредагуйте конфігураційний файл Claude Desktop (наприклад, claude_desktop_config.json у macOS) і додайте новий запис у mcpServers з назвою «mimi-panda». Встановіть command у значення «node», а в масиві args вкажіть шлях до src/mcp-server.mjs разом із потрібними змінними середовища (MCP_API_BASE_URL, MCP_API_PREFIX, MCP_API_TOKEN). Після збереження файлу перезапустіть Claude Desktop – сервер з’явиться як під’єднаний MCP‑інструмент.
Є два основні інструменти: list_api_routes та call_api. list_api_routes повертає структурований каталог доступних endpoint‑ів Mimi Panda, згрупованих і задокументованих так, щоб ваш AI‑клієнт знав, які поля й значення підтримуються. call_api дає змогу виконувати HTTP‑запити (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE) до будь‑якого відкритого маршруту Mimi Panda, включно з query‑параметрами, JSON‑тілом, заголовками та за потреби окремими токенами для кожного виклику.
Так. Увійдіть до застосунку Mimi Panda, отримайте свій API‑токен у налаштуваннях облікового запису/профілю й використовуйте його як MCP_API_TOKEN у середовищі або передавайте з кожним запитом через інструмент call_api. MCP‑сервер сам не створює облікові записи й не видає токени; він лише пересилає автентифіковані запити до API Mimi Panda.
Сам MCP‑сервер — це невеликий застосунок на Node.js, який можна запускати локально або хостити де завгодно. Він пересилає запити до інстансу Mimi Panda API – як до публічного сервісу mimi-panda.com, так і до вашого власного деплою. Це дає вам повний контроль над тим, де працює MCP‑сервер і як саме він під’єднується до Mimi Panda.
Сервер Mimi Panda MCP розповсюджується за ліцензією MIT, як зазначено у файлі LICENSE в репозиторії GitHub. Ви можете вільно переглядати код, робити форки, змінювати його та розгортати у себе для власних робочих процесів і застосунків, дотримуючись умов ліцензії MIT.
Основним джерелом є файл README в репозиторії GitHub за адресою https://github.com/merdekiti/mimi-panda-mcp-server, де описано кроки встановлення, змінні середовища, доступні інструменти, приклад конфігурації для Claude Desktop і стислий огляд API‑ендпоінтів. Для глибших деталей щодо API скористайтеся інструментом list_api_routes у своєму MCP‑клієнті або прочитайте документацію Mimi Panda API.
Повернутися нагору
Ми використовуємо файли cookie
Ми використовуємо необхідні cookie для роботи сайту. Аналітичні cookie допомагають покращити ваш досвід. Детальніше у нашій політиці cookie. Політика cookie
Приймати лише необхідні Прийняти всі