Генерация изображений в Claude Code за 2 минуты: настройка MCP

MCP-сервер для генерации изображений — это тот самый недостающий элемент, благодаря которому Claude учится создавать картинки. Работает это так: Claude составляет промпт и вызывает инструмент generate_image, сервер отрисовывает результат с помощью реальной нейросети (в нашем случае это семейство моделей Nano Banana от Google) и возвращает готовую ссылку. Сам Claude рисовать не умеет. Компания Anthropic никогда не выпускала графических моделей, поэтому Claude Code и Claude Desktop отлично распознают входящие изображения, но не могут генерировать свои.

Если вы здесь только за быстрой инструкцией, вот короткий ответ: создайте API-ключ в своем профиле BananaBanana и выполните одну команду в терминале:

claude mcp add --transport http bananabanana https://bananabanana.pro/api/mcp \
  --header "Authorization: Bearer bb_live_YOUR_KEY"

Вот и вся установка. Никаких локальных серверов, аккаунтов в Google Cloud или подписок. Оплата списывается с предоплаченного баланса: картинки стоят от $0.03 за штуку, видео — от $0.10. Будем честны: все иллюстрации в этой статье сгенерированы искусственным интеллектом в Claude Code через этот самый сервер прямо во время написания текста. Итоговый счет за медиафайлы составил $1.29 (включая одну повторную попытку), все чеки покажем в конце.

Почему Claude не умеет генерировать изображения сам?

Разработчики из Anthropic создают текстовые модели и модели для логических рассуждений. Зрение у них работает только "на вход": Claude легко проанализирует ваши скриншоты и фотографии, но в его семействе моделей нет и никогда не анонсировалось генератора картинок. В отличие от ChatGPT, куда встроен графический движок, Claude поставляется без него.

Сообщество нашло выход в локальных MCP-серверах — на GitHub их полно, и они вполне рабочие. Однако под словом "установка" там скрывается целая цепочка действий: нужно запустить локальный процесс, держать под рукой Node или Python, прописывать сервер в конфигурационный файл на каждом компьютере и, что самое неприятное, использовать собственный API-ключ от Google. Расходы будут списываться с вашего личного Google-аккаунта с его лимитами и панелью управления. Для разработчика, который экспериментирует на своем ноутбуке, это нормально. Для всех остальных — целый инфраструктурный проект в миниатюре.

Удаленный MCP-сервер полностью меняет правила игры. Он работает на нашей стороне, используя ту же инфраструктуру, что и обычный генератор BananaBanana. Вы авторизуетесь с помощью одного ключа, платите за каждую генерацию с предоплаченного баланса, а процесс настройки абсолютно одинаков для Claude Code на ноутбуке, Claude Desktop на компьютере коллеги и claude.ai в браузере. Вам действительно не придется ничего администрировать.

Как подключить Claude Code к MCP-серверу генерации изображений?

Две минуты, три простых шага. Сначала зарегистрируйтесь и откройте вкладку Профиль → MCP API Keys. Создайте ключ: он показывается только один раз, начинается с bb_live_ и хранится у нас в хэшированном виде, поэтому скопируйте его сразу же. Новые пользователи получают стартовые $0.20 на баланс — этого хватит на шесть тестовых снимков на самой бюджетной модели, чтобы вы могли все проверить перед пополнением.

Claude Code

Достаточно одной команды, как мы уже показывали:

claude mcp add --transport http bananabanana https://bananabanana.pro/api/mcp \
  --header "Authorization: Bearer bb_live_YOUR_KEY"

Описание флагов можно найти в документации по MCP в Claude Code; для удаленных серверов рекомендуется использовать транспорт HTTP. Чтобы проверить подключение, введите команду /mcp внутри сессии: вы должны увидеть семь доступных инструментов, от list_models до get_result. После этого запрос вида "сгенерируй обложку 16:9 для этой статьи" станет командой, которую Claude Code действительно сможет выполнить.

Claude Desktop и claude.ai

В Claude Desktop и claude.ai путь выглядит так: Settings → Connectors → Add custom connector, после чего вставьте https://bananabanana.pro/api/mcp в поле URL сервера. Чтобы указать ключ, откройте раздел Request headers и добавьте заголовок Authorization со значением Bearer bb_live_YOUR_KEY. Вводите значение целиком, включая слово Bearer и пробел. Согласно документации Anthropic по коннекторам, Claude отправляет этот заголовок в исходном виде и не добавляет никаких собственных префиксов.

Честное предупреждение: авторизация через заголовки запросов в коннекторах сейчас находится в режиме бета-тестирования, и Anthropic внедряет ее постепенно, поэтому в вашем аккаунте этого раздела может еще не быть. Но есть универсальный обходной путь, который работает везде, где запущен Claude Desktop: добавьте сервер через мост mcp-remote в файле claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config). Для этого потребуется установленный Node.js:

{
  "mcpServers": {
    "bananabanana": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote", "https://bananabanana.pro/api/mcp",
        "--header", "Authorization: Bearer bb_live_YOUR_KEY"
      ]
    }
  }
}

Оба варианта, а также пример чистого JSON-RPC для других платформ, доступны на странице MCP-сервера:

Работает ли это за пределами Claude?

Да. MCP — открытый протокол, поэтому к одной и той же конечной точке может подключиться любой клиент, поддерживающий Streamable HTTP и умеющий добавлять заголовок Authorization: Gemini CLI, ZCode от Z.ai для модели GLM-5.2, различные агенты-редакторы, а с тех пор как в Codex появилась поддержка удаленных MCP, еще и десктопное приложение ChatGPT, Codex CLI и расширение для среды разработки (они используют общую запись в файле config.toml с переменными url и bearer_token_env_var). В API от xAI подключение MCP-серверов происходит для каждого запроса через server_url. Под вопросом остаются веб-коннекторы ChatGPT, которые требуют авторизации через OAuth вместо обычного копирования ключей, а также интерфейс кастомных коннекторов на grok.com, где вводится URL, но нет документированного поля для ключа. Для этих платформ может понадобиться поддержка OAuth 2.1, которую мы планируем добавить в будущем. Постоянно обновляемая таблица клиентов с примерами настройки находится на странице MCP-сервера, а любые собственные разработки уже сейчас могут подключаться напрямую по протоколу JSON-RPC.

Сценарий 1: обложка для статьи, которую вы пишете

Самый частый случай. Вы набрасываете черновик статьи в Claude Code, и вам нужна обложка. Вы пишете: "generate a 16:9 editorial hero about database caching, library metaphor." Claude сам формулирует детальный промпт и делает запрос:

→ generate_image {"prompt": "Editorial illustration for a developer blog post
   about database caching: a small librarian robot placing three glowing books
   onto a tiny fast bookshelf in the foreground, a huge dim archive hall
   stretching far behind it, soft pastel background, dark ink details, accents
   of violet and warm amber, clean minimal composition, generous negative
   space, no text", "model": "nano-banana-pro", "aspect_ratio": "16:9"}
← {"job_id": "cmxq…", "status": "processing", "cost_charged_usd": 0.11,
   "balance_remaining_usd": 4.89}
→ get_result {"job_id": "cmxq…"}
← {"status": "completed", "files": [{"url": "https://bananabanana.pro/api/files/…"}]}

Вот что получилось по этому промпту с первой попытки, без перегенераций:

Цена вопроса: $0.11 на модели Nano Banana Pro в разрешении 1K. Агент скачивает файл по временной ссылке, сохраняет его в репозиторий и сам пишет alt-текст. Ссылки действительны в течение 24 часов, после чего через запрос get_result можно получить новые.

Сценарий 2: предметная съемка без фотографа

Создание маркетинговых мокапов — идеальная задача для промптинга в профессиональном стиле фотографии. Опишите кадр так, как это сделал бы фотограф в техническом задании: объект, поверхность, источник света, объектив.

→ generate_image {"prompt": "A photorealistic product photo of a matte
   sage-green ceramic pour-over coffee set on a pale linen tablecloth, soft
   diffused daylight from a window on the left, gentle shadows, shallow depth
   of field, eye-level shot with a 50mm lens, minimal warm styling, no text",
   "model": "nano-banana-pro", "aspect_ratio": "1:1"}

Скажем честно: этот кадр получился со второй попытки. Первый вариант выглядел отлично на первый взгляд, но при ближайшем рассмотрении оказалось, что чашка слилась с блюдцем в единую деталь. Геометрия сложных объектов — как раз то место, где фотореалистичные модели все еще иногда ошибаются, поэтому при работе с товарами всегда важно внимательно проверять детали перед публикацией. Одна повторная генерация по тому же промпту исправила ситуацию: $0.22 за оба изображения вместо $0.11. Но больше всего мне нравится даже не сам снимок, а то, что происходит дальше: инструмент edit_image принимает идентификатор job_id готовой картинки и текстовое указание вроде "сделай фон чисто белым и добавь мягкую тень". Так вы можете пошагово дорабатывать изображение без повторного описания всей сцены, причем каждый шаг оплачивается как одна генерация. Для наполнения каталогов этот цикл превращает нейросеть из забавной игрушки в полноценный рабочий инструмент.

Сценарий 3: один и тот же персонаж на разных кадрах

Маскоты брендов, раскадровки, комиксы — везде нужно, чтобы один и тот же герой переходил из кадра в кадр без изменений. При работе через MCP для этого используют "карточку персонажа" — фиксированное описание, которое агент автоматически вставляет в каждый промпт. В нашем случае это был "маленький робот-курьер с круглой матово-бирюзовой головой, одним большим дружелюбным янтарным глазом, квадратным кремово-белым корпусом с видимыми латунными винтами и брезентовой сумкой-мессенджером с латунной пряжкой". Две сцены, два запроса, по $0.11 за каждый:

Буду откровенен: результат хороший, но не идеальный. Сумка, янтарный глаз, кремовый корпус с латунными винтами — все это перенеслось отлично. Но форма головы слегка ушла от сферы в сторону шлема, а сцена в сумерках получилась в более графичном стиле с четкими линиями. Это известный предел для генераций, основанных исключительно на тексте. Изображения-референсы решают эту проблему гораздо лучше, и веб-генератор на модели Nano Banana Pro принимает до 5 референсов персонажа, однако инструмент generate_image в MCP пока не поддерживает картинки на входе. В нашем руководстве по сохранению персонажей подробно описаны оба метода, в том числе и то, какие детали начинают видоизменяться в первую очередь.

Сценарий 4: видеоролик прямо из того же чата

Генерация видео тоже идет через наш сервер, но с дополнительной мерой предосторожности. Ролики стоят дороже картинок (до $4.40 за рендер на флагманской Veo 3.1), поэтому инструмент generate_video никогда не списывает деньги при первом вызове. Он возвращает предварительную стоимость, и агент должен повторить запрос, подтвернив точную сумму:

→ generate_video {"prompt": "Aerial drone shot rising slowly over terraced tea
   fields at sunrise, thin mist drifting in the valleys, golden light catching
   the ridges, smooth cinematic camera motion, wide shot",
   "model": "veo-3.1-fast", "duration": 6, "resolution": "720p"}
← {"status": "confirmation_required", "quoted_cost_usd": 0.52, …}
→ generate_video {…same arguments…, "confirm_cost": 0.52}
← {"job_id": "cmxr…", "status": "processing", "cost_charged_usd": 0.52}

Вот результат — шесть секунд без звука в разрешении 720p от Veo 3.1 Fast с первого дубля:

Генерация видео занимает от одной до десяти минут, поэтому агент периодически опрашивает get_result, продолжая заниматься другими задачами. Если вам нужен звук, модель Omni Flash доступна через этот же инструмент по цене $0.10 за секунду, при этом аудиодорожка включена всегда, а длительность вы задаете сами — от 3 до 10 секунд. Он также принимает изображения на вход: передайте job_id уже сгенерированной картинки (или публичную ссылку) в качестве первого кадра, добавьте до десяти референсных изображений для сохранения консистентности персонажа, и агент анимирует их. Последние кадры и зацикливание по-прежнему требуют использования веб-генератора.

Каждая иллюстрация в этой статье создана именно так

Будь я на вашем месте, мне тоже захотелось бы увидеть доказательства, поэтому опишу реальный процесс изнутри. Claude Code писал очередной раздел этой статьи, составлял промпты для иллюстраций в нашем фирменном стиле, вызывал инструмент генерации, ждал около двадцати секунд, проверял полученный результат и сразу вставлял разметку Markdown вместе с alt-текстом, после чего переходил к следующей части текста. Всего для создания медиафайлов, которые вы видите на этой странице, было сделано восемь вызовов генератора. Шесть изображений и видеоролик получились с первой попытки, а кофейному набору понадобилась одна перегенерация из-за той самой сросшейся чашки, которую мы заметили при детальном осмотре. Одна повторная попытка на восемь кадров — результат, который превзошел мои ожидания. Единственное изображение, созданное не нейросетью — это скриншот страницы документации, сделанный с помощью встроенного инструмента браузера.

Да, картинки не идеальны (у головы робота-курьера, как мы заметили, есть свое мнение на этот счет). Но главное в том, что подготовка иллюстраций перестала быть отдельным этапом работы. И текст, и визуальное оформление создаются в рамках одной сессии, а стоит все это не дороже поездки на автобусе.

Сколько на самом деле стоила графика для этой статьи?

Все расходы ниже рассчитаны по стандартным тарифам за генерацию с нашей страницы цен — именно эти цифры инструмент list_models показывает агенту. Никаких скидок "для своих".

Мы использовали флагманскую графическую модель во всех случаях, поскольку эти изображения публикуются на открытом сайте. Если бы мы взяли Nano Banana 2 Lite по цене $0.03 за кадр, то снизили бы расходы на картинки с $0.77 до $0.21. О том, в каких ситуациях достаточно возможностей бюджетной модели, читайте в нашем руководстве по Lite.

Хотите попробовать? Подключите MCP-сервер BananaBanana и попросите Claude создать вашу первую картинку.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Работает ли MCP-сервер BananaBanana с другими клиентами, кроме Claude?

Да, он совместим с любым MCP-клиентом, поддерживающим Streamable HTTP и передачу заголовка Authorization. В их числе Claude Code, Claude Desktop, Gemini CLI, ZCode от Z.ai для модели GLM-5.2, редакторы кода вроде Cursor или VS Code, а также — благодаря поддержке удаленных MCP в Codex — десктопное приложение ChatGPT, Codex CLI и расширение для среды разработки (они используют общую запись в файле config.toml с переменными url и bearer_token_env_var). В API от xAI подключение MCP-серверов происходит для каждого запроса через server_url. Под вопросом остаются веб-коннекторы ChatGPT, которые требуют авторизации через OAuth вместо обычного копирования ключей, а также интерфейс кастомных коннекторов на grok.com, где вводится URL, но нет документированного поля для ключа. Для этих платформ может понадобиться поддержка OAuth 2.1, которую мы планируем добавить в будущем. Постоянно обновляемая таблица клиентов с примерами настройки находится на странице MCP-сервера, а любые собственные разработки уже сейчас могут подключаться напрямую по протоколу JSON-RPC.

Нужен ли мне API-ключ от Google или аккаунт в Google Cloud?

Нет, и именно ради этого мы и создали этот сервер. Локальные MCP-серверы для генерации картинок, которые можно найти на GitHub, обращаются напрямую к Gemini API, поэтому им требуется ваш собственный ключ Google AI Studio — следить за лимитами и оплатой в этом случае приходится самостоятельно. У нас же генерация выполняется через управляемый пул ключей Vertex AI от BananaBanana, а единственным вашим реквизитом остается ключ bb_live_ из личного профиля. Вам не придется заходить в консоль Google, и Google никогда не пришлет вам счет. Компромисс честный: вы отказываетесь от базовых цен Google API и прямого доступа к низкоуровневым параметрам, но взамен получаете оплату за каждую генерацию без обязательных минимальных трат, автоматическую ротацию ключей и единый баланс, общий для MCP-сервера, веб-генератора и Telegram-приложения. Если вы случайно раскроете ключ, его можно отозвать в один клик без каких-либо последствий для остальных процессов.

Как устроена оплата на MCP-сервере?

Предоплатная система, фиксированные цены за каждую генерацию и никаких подписок. Вы пополняете баланс, и с него списывается стоимость каждого выполненного запроса: от $0.03 до $0.20 за изображения в зависимости от модели и разрешения, и от $0.10 до $4.40 за видеоролики в зависимости от модели, длительности, разрешения и наличия звука. Агент знает все тарифы заранее: инструмент list_models отдает актуальные цены, а перед каждым запуском генерации видео (или пакетным созданием нескольких картинок) система рассчитывает стоимость, которую агент должен подтвердить через параметр confirm_cost — до этого момента списаний не происходит. В каждом ответе сервера содержатся поля cost_charged_usd и balance_remaining_usd, поэтому контроль расходов интегрирован прямо в диалог. Если генерация завершилась ошибкой, деньги возвращаются на баланс автоматически. Если вы опасаетесь, что ИИ-агент выйдет из-под контроля и потратит лишнее, установите суточный лимит в долларах для конкретного ключа в меню Profile → MCP API Keys и проверяйте журнал использования, где фиксируются инструменты, модели, стоимость и превью промптов.

Что произойдет, если баланс обнулится прямо во время выполнения задачи?

Следующий вызов платного инструмента завершится стандартной ошибкой INSUFFICIENT_BALANCE, которая содержит ссылку на пополнение, и агент сразу передаст ее вам. Баланс не уйдет в минус, здесь нет овердрафтов и скрытых счетов. Бесплатные инструменты (list_models, get_account, get_result, list_generations) продолжат работать: вы сможете получить доступ ко всем ранее созданным медиафайлам. Кроме того, генерация, запущенная до обнуления баланса, завершится в обычном режиме, поскольку оплата списывается один раз при старте задачи. На практике Claude просто сообщит об ошибке вызова, покажет ссылку для оплаты и продолжит выполнять оставшуюся часть работы, не требующую генерации. Чтобы избежать внезапной остановки, следите за значением balance_remaining_usd в ответах или поручите агенту проверять get_account перед запуском больших пакетных задач.

Что блокирует контент-фильтр и списываются ли деньги за заблокированные промпты?

Базовые модели Google используют собственные фильтры безопасности. Если запрос отклонен, наш сервер возвращает единый код SAFETY_FILTERED вместо множества внутренних категорий Google. Под блокировку подпадают вполне ожидаемые вещи, запрещенные политиками Gemini и Veo: материалы сексуального характера с участием несовершеннолетних, сцены насилия, дипфейки реальных людей и тому подобное. Фильтры иногда срабатывают ошибочно даже на вполне безобидных запросах — это происходит на стороне Google, и мы не станем утверждать обратное. С оплатой все просто: при полной блокировке генерации средства возвращаются автоматически. В случае с видео, когда Google иногда отфильтровывает лишь часть ролика, возврат будет пропорциональным. Вы платите только за те медиафайлы, которые действительно получили. Если промпт постоянно вызывает срабатывание фильтра, попробуйте изменить конкретную деталь, которая его провоцирует, вместо того чтобы отправлять один и тот же текст повторно.

Кому принадлежат права на изображения, созданные через MCP-сервер?

Права принадлежат вам. Согласно нашим условиям использования, сгенерированные изображения и видеофайлы полностью переходят в вашу собственность для личного и коммерческого использования (с учетом правил самих поставщиков моделей). Мы не претендуем на ваш контент, а отправленные вами промпты остаются вашей интеллектуальной собственностью. На практике важны две детали, касающиеся хранения данных. Во-первых, ссылки, которые возвращает инструмент get_result, действительны только в течение 24 часов, так что не забывайте скачивать важные файлы или запрашивайте get_result повторно для обновления ссылок. Во-вторых, сгенерированные медиафайлы хранятся у нас 30 дней, после чего навсегда удаляются: MCP-сервер предназначен для генерации, а не для архивного хранения. Все созданные через MCP файлы также отображаются в истории генераций в вашем личном кабинете на сайте, поэтому вы сможете просмотреть и скачать их повторно в течение всего срока хранения.