当Cursor遇上MCP，10秒搞定AI结合文章语义完成配图功能！

之前和大家分享过如何通过一篇文章在多个不同平台发布（https://mp.weixin.qq.com/s/670ZQw2WSucxdERZ4fRUcQ），不过这里面有个问题，每次写文章时候去给**文章找首页配图时经常无法找到自己满意的**，今天就和大家分享下，如何使用Cursor给结合MCP文章生成配图的详细攻略！

不清楚MCP是什么的可以参考我之前文章（https://mp.weixin.qq.com/s/9ouGy1U-_89SHVvzbHcDFQ）

先来理下生成配图的整体思路：

1、使用语雀写好文章，导出Markdown格式的文章
2、使用Cursor打开Markdown格式文章（可以改文章和MCP操作）
3、利用Cursor的AI功能把文章提取出图片的描述提示词，并利用MCP功能生成配图

一、语雀导出markdown格式文章

至于为何用语雀，可以参考我之前的文章（https://mp.weixin.qq.com/s/mqqkvwqZIsTVJR2qD9v3vw），这里不作详细讲解

二、使用Cursor打开Markdown格式文章

没有下载Cursor的先去官网下载下，这里我们会用到cursor里面的claude3.7模型，该模型需要pro会员才能使用，不过没有开pro也没关系，可以参考这篇文章无限使用（https://mp.weixin.qq.com/s/a7xwDRHDxPOsGMr-JgVkeg）

三、利用Cursor生成文章配图

这里我们使用replicate-flux-mcp来进行文生视频，该MCP提供了直接调用google/imagen-3的生图能力，你也可以去使用别的MCP服务，**查找MCP服务器可以到以下两个聚合网站去搜**：

阿里云旗下的AI开源社区魔搭（ModelScope）新推出的MCP广场，上架千余款热门MCP服务，独家首发支付宝、MiniMax等全新MCP服务

地址：https://www.modelscope.cn/mcp?page=1

最大的 MCP Server（MCP 服务器）聚合平台

地址：https://mcp.so/zh

因为使用了replicate服务，所以第一步我们先要去创建replicate账号

创建replicate账号

1、创建账号

登录官网：https://replicate.com/，点击Sign in，可以直接使用Github快捷登录

填完一系列问卷后，第一步账号基本信息就设置好了，接下来我们要绑定下支付方式！

2、绑定结算卡

里面支持的模型很多，想要效果好点的可以使用高级模型，这里需要完成绑卡后才能生成API-Token，点击Set up billing

这里填你的visa卡，这里没有visa卡的可以自己去申请张（申请地址：https://dupay.one/web-app/register-h5?invitCode=523754&lang=zh-cn），之后如果使用chatgpt、google pay那些都可以直接绑定，还能绑定微信支付宝，非常方便！

填完卡信息后回自动返回Billing页面，这里可以看到当前余额账单状态

3、生成API tokens

点击左侧API tokens，生成一个token

把生成的token拷贝出来

4、测试文生图API

点击Run AI with an API

右侧便会弹出调用的相关示例，根据示例命令执行下看是否能正常获取到图片

replicate支持丰富的文生图模型，每个模型的输出价格也不一样，进到价格页面：https://replicate.com/pricing，模型价格及特点如下，可以根据适合自己场景去选择！

Model	Output	模型特点
black-forest-labs/flux-1.1-pro	$0.040 / image	高效能专业版图像生成模型，适用于高质量图像输出
black-forest-labs/flux-1.1-pro-ultra	$0.060 / image	超级高效版图像生成模型，提供更高质量和更复杂的处理能力
black-forest-labs/flux-canny-dev	$0.025 / image	开发版Canny边缘检测模型，用于图像边缘识别和处理
black-forest-labs/flux-canny-pro	$0.050 / image	专业版Canny边缘检测模型，适用于高质量边缘检测任务
black-forest-labs/flux-depth-dev	$0.025 / image	开发版深度估计模型，用于图像深度信息提取
black-forest-labs/flux-depth-pro	$0.050 / image	专业版深度估计模型，提供高精度深度信息生成
black-forest-labs/flux-dev	$0.025 / image	开发版基础图像生成模型，适合快速原型设计和实验
black-forest-labs/flux-dev-lora	$0.032 / image	开发版LoRA（低秩适配）模型，支持高效微调和领域适应
black-forest-labs/flux-fill-dev	$0.040 / image	开发版图像填充模型，用于修复和补全图像缺失部分
black-forest-labs/flux-fill-pro	$0.050 / image	专业版图像填充模型，提供高质量的图像修复和编辑
black-forest-labs/flux-pro	$0.055 / image	高端图像生成模型，结合高质量和高效性能
black-forest-labs/flux-redux-dev	$0.025 / image	开发版优化模型，专注于提升生成速度和效率
black-forest-labs/flux-redux-schnell	$0.003 / image	高速优化模型，特别适合快速图像生成任务
black-forest-labs/flux-schnell	$0.003 / image	快速图像生成模型，强调速度和效率
black-forest-labs/flux-schnell-lora	$0.020 / image	快速LoRA模型，支持快速微调和领域适配
google/imagen-3	$0.050 / image	Google的高级图像生成模型，提供高质量和多样化输出
google/imagen-3-fast	$0.025 / image	Google的快速图像生成模型，优化生成速度
google/upscaler	$0.020 / image	Google的图像放大模型，用于超分辨率重建
ideogram-ai/ideogram-v2	$0.080 / image	矢量图形生成模型，支持复杂符号和图像生成
ideogram-ai/ideogram-v2a	$0.040 / image	V2的升级版本，提供更高质量的矢量图形生成
ideogram-ai/ideogram-v2a-turbo	$0.025 / image	高速矢量图形生成模型，优化生成速度和效率
ideogram-ai/ideogram-v2-turbo	$0.050 / image	高速矢量图形生成模型，注重快速输出
luma/photon	$0.030 / image	高质量图像生成模型，专注于细节和真实感
luma/photon-flash	$0.010 / image	高速图像生成模型，适合快速创作和编辑
minimax/image-01	$0.010 / image	图像处理模型，专注于图像优化和处理任务
recraft-ai/recraft-20b	$0.022 / image	大规模图像修复和增强模型，适合复杂图像处理
recraft-ai/recraft-20b-svg	$0.044 / image	SVG向量图像修复和生成模型，支持矢量图形输出
recraft-ai/recraft-creative-upscale	$0.300 / image	创意图像放大模型，专注于艺术风格和细节增强
recraft-ai/recraft-crisp-upscale	$0.006 / image	高锐度图像放大模型，优化图像清晰度和细节
recraft-ai/recraft-v3	$0.040 / image	第三代图像修复和生成模型，提供高质量输出
recraft-ai/recraft-v3-svg	$0.080 / image	第三代SVG向量图像修复和生成模型，支持矢量图形优化
stability-ai/stable-diffusion-3	$0.035 / image	稳定扩散模型，提供稳定且高质量的图像生成
stability-ai/stable-diffusion-3.5-large	$0.065 / image	大规模稳定扩散模型，优化生成质量和细节
stability-ai/stable-diffusion-3.5-large-turbo	$0.040 / image	大规模快速稳定扩散模型，优化生成速度
stability-ai/stable-diffusion-3.5-medium	$0.035 / image	中等规模稳定扩散模型，平衡质量和效率

从以上模型可以看出，google/imagen-3-fast 是比较适合我当前场景的，而且价格也比较便宜，所以我这里选择了google/imagen-3-fast

配置Cursor的MCP

1、配置MCP服务

点击右上角设置，打开MCP界面

追加以下配置到mcpServers

"image-gen": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gongrzhe/image-gen-server"],
      "env": {
        "REPLICATE_API_TOKEN": "你自己的API-Token",
        "MODEL": "google/imagen-3-fast"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }