Небольшое уточнение перед конкретикой — что вы под «MCP» имеете в виду в контексте OpenRouter? В разных источниках это может означать «Model Connector/Control Protocol», «Model Control Proxy» или просто «адаптер провайдера» (connector). Я отвечу в общем: какие провайдеры обычно поддерживают генерацию изображений через OpenRouter-подобные шлюзы/адаптеры, какие архитектурные варианты MCP подходят, и дам шаблоны YAML для двух типичных сценариев (универсальный proxy vs. отдельные адаптеры). Если под MCP вы имели что‑то конкретное — напишите, уточню и подгоню YAML под ваш конретный случай.
Короткий ответ / рекомендации
- Часто в экосистеме OpenRouter и подобных шлюзов для image‑generation поддерживаются: OpenAI (gpt-image / dall·e-подобные), Stability.ai (SDXL, etc.), Replicate (много моделей от сообщества), Hugging Face Inference, Google Vertex AI / Imagen (если доступно через API), а также собственные/self‑hosted инстансы (AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI и т.п.), если их «обернуть» в совместимый HTTP‑адаптер.
- Универсальное решение — MCP/прокси, который выставляет общепринятый API (чаще OpenAI‑совместимый) и проксирует/переводит запросы на нужные бекэнды. Тогда к одному MCP можно подключить любой провайдер, поддерживающий генерацию изображений.
- Если у вас «российский аналог с кастомным URL», то обычно достаточно иметь MCP, который умеет работать с произвольным HTTP endpoint (custom provider). Настрока в YAML — стандартная задача (указать URL, ключи, маппинг моделей).
Какие провайдеры реально использовать (практический список)
- OpenAI — генерация изображений (официальные image‑эндыпы). Простой, стабильный, но платный и с ограничениями доступа регионов.
- Stability.ai — SD‑семейство (SDXL и др.). Хорошая поддержка качества, много моделей, доступ через их API.
- Replicate — агрегатор моделей, большое количество community моделей для картинок; удобен, если нужен широкий выбор моделей «из коробки».
- Hugging Face Inference API — удобен для HF‑моделей; можно использовать свои модели и HF‑модели.
- Google Vertex AI / Imagen — мощные возможности (если у вас доступ), часто требуется отдельная интеграция.
- Self‑hosted (AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI и пр.) — если вы хотите полный контроль/локальную инстанцию. Для интеграции их обычно «оборачивают» в HTTP‑адаптер/OpenAI‑совместимый прокси.
- Azure OpenAI — похож на OpenAI API, иногда используется на enterprise уровне.
Примечание: Midjourney не имеет общедоступного стандартного API в полном объёме, поэтому его интеграция сложнее.
Архитектурные подходы (MCP варианты)
1) Универсальный MCP / OpenAI‑совместимый прокси
- Прокси выставляет стандартный (например, OpenAI‑совместимый) API и переводит вызовы в API нужного провайдера.
- Плюсы: клиенты не меняют код, легко переключать провайдеры.
- Минусы: нужно поддерживать переводчик/мэппинг для каждой особенности провайдера (параметры, форматы, лимиты).
2) Нативные адаптеры (по‑одному на провайдера)
- Каждый провайдер описан в YAML как отдельный адаптер с собственной логикой.
- Плюсы: можно точнее использовать специфические возможности провайдера.
- Минусы: больше кода/настроек.
3) Self‑hosted MCP для кастомного URL
- Если у вас российский провайдер с кастомным URL, лучше сделать «custom HTTP» адаптер, который умеет аутентифицировать ваш инстанс и маппить параметры модели в нужный формат.
Примеры YAML (шаблоны)
Ниже — шаблоны для двух типичных случаев. Подставьте реальные ключи, URL и имена моделей — синтаксис приведён как пример структуры (ключи могут отличаться в вашей реализации OpenRouter/MCP — но идея одна).
1) Простой набор адаптеров (каждому провайдеру свой блок)
providers:
- id: openai
type: openai
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
base_url: https://api.openai.com/v1
capabilities:
- text_generation
- image_generation
- id: stability
type: stability
api_key: ${STABILITY_KEY}
base_url: https://api.stability.ai
capabilities:
- image_generation
- id: replicate
type: replicate
api_key: ${REPLICATE_KEY}
base_url: https://api.replicate.com
capabilities:
- image_generation
models:
- name: dalle-like
provider: openai
model_id: gpt-image-1
type: image
- name: sdxl
provider: stability
model_id: sdxl
type: image
- name: hf-custom
provider: replicate
model_id: stablediffusion/your-model
type: image
2) Универсальный/custom MCP, проксирующий на кастомный URL (в вашем случае)
providers:
- id: my_russian_provider
type: http
url: https://your.custom-url.ru/api
api_key: ${CUSTOM_KEY}
auth:
header: Authorization
scheme: Bearer
capabilities:
- image_generation
models:
- name: my-custom-sdxl
provider: my_russian_provider
model_id: sdxl-v1
type: image
options:
max_resolution: 2048
default_sampler: ddim
Пояснения к YAML:
- type: openai/stability/replicate/http — пример типов адаптеров. В вашей реализации типы могут называться иначе.
- base_url / url — указываете endpoint провайдера (для кастомного — ваш URL).
- api_key можно хранить через переменные окружения.
- models — маппинг логического имени модели в провайдерский model_id и указание типа (image/text).
Советы из практики (опыт)
- Для широкой совместимости и «подключил и работает» — Replicate и Stability дают много моделей и простые API. Если вам нужны коммерчески поддерживаемые решения — OpenAI или Google.
- Если у вас региональные/юридические требования (российский хостинг), лучше разворачивать self‑hosted inference (SDXL на GPU) и сидеть за «прокси» (OpenAI‑совместимый wrapper). Тогда можно полностью контролировать трафик и конфигурацию.
- Тестируйте сначала простой path: GET /v1/models (или аналог) у провайдера через ваш MCP — это скажет, что маппинг работает.
- При настройке маппинга обращайте внимание на отличия параметров (например, prompt → prompt, negative_prompt, seed, sampler, guidance_scale и т.д. у разных провайдеров).
Если хотите, могу:
- Составить точный YAML для вашего «российского аналога», если вы пришлёте пример его API (endpoint, как передаёте prompt и ключи, пример запроса/ответа).
- Подготовить примеры cURL и тестов (как проверить модель, как получить изображение, как обрабатывать ошибки).
- Помочь реализовать OpenAI‑совместимый прокси (шаблон) для self‑hosted inference (AUTOMATIC1111/ComfyUI), если вы собираетесь локально запускать модели.
Напишите, пожалуйста:
1) Что именно вы понимаете под «MCP» — спецификация/протокол/адаптер OpenRouter или нечто иное?
2) Какой у вас «российский аналог» (какой API, примеры запросов/ответов или хотя бы формат аутентификации)?
3) Какие модели/какие требования к качеству (SDXL/доступ к DALL·E/высокое разрешение/быстрая генерация)?
С этими деталями дам точный рабочий YAML и рекомендации по адаптеру.