Retro Diffusion Pixel Art

Retro Diffusion Pixel Art генерирует пиксель-арт спрайты и анимации по запросу

От сообществаРаботаетНужен API-ключГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Генерировать спрайты, анимации и тайлсеты
  • Создавать и настраивать пользовательские стили
  • Оценивать стоимость рендера перед запуском
  • Править и чинить готовый пиксель-арт
  • Отслеживать статус фоновых задач генерации

Какие данные видит

Доступ по API-ключу с балансом аккаунта; ассистент видит только свои задачи и стили.

Нужен ли аккаунт

Нужен API-ключ из настроек сервиса

Retro Diffusion Pixel Art — MCP-сервер для генерации пиксель-арта: спрайтов, анимаций и тайлсетов. Ассистент выбирает стиль, оценивает стоимость рендера, запускает генерацию и правит готовый арт.

Как подключить

Как подключить Retro Diffusion Pixel Art к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://mcp.retrodiffusion.ai/mcp

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Retro Diffusion Pixel Art к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://mcp.retrodiffusion.ai/mcp

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Retro Diffusion Pixel Art к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://mcp.retrodiffusion.ai/mcp

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (20)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

authenticateAuthenticate this MCP session with a RetroDiffusion public API key.
logoutClear the authenticated RetroDiffusion API key for this MCP session.
create_user_styleCreate a user style from the public RD Pro template using /v2/styles. Use `style_reference_images` and `style_reference_caption` for style-level references. These are baked into the custom style and are not the same as per-inference `reference_images`.
update_user_styleUpdate a public RD Pro user style using /v2/styles/{style_id}. Use `style_reference_images` and `style_reference_caption` for style-level references. These are baked into the custom style and are not the same as per-inference `reference_images`.
delete_user_styleDelete a user style using /v2/styles/{style_id}. style_id can be either internal id or prompt_style/public_id.
list_available_stylesList publicly available styles from /v2/styles/selector. Use this to discover valid prompt_style values plus style metadata such as require_input_image and supports_reference_images.
list_available_modelsReturn unique public model identifiers available in /v2/styles/selector.
get_style_usageExplain how to use a public prompt_style from the RetroDiffusion API. Use this before create_inference if you are unsure whether a style expects `input_image`, supports per-inference `reference_images`, or whether you meant style-level `style_reference_images`.
get_balanceGet credits/balance using the public /v2/inferences/credits endpoint.
estimate_inference_costEstimate generation cost using the public /v2/inferences endpoint with check_cost=true. Use `input_image` for the main source image, `reference_images` for extra per-inference guidance, and `style_reference_images` only on create_user_style/update_user_style.
create_inferenceGenerate images using the public /v2/inferences endpoint. For the highest quality prefer RD Pro styles (rd_pro__*); they support reference_images for character/style consistency, and most go as small as 12x12 px (check list_available_styles for each style's limits) — a small target size is never a reason to switch to a cheaper model family. Style ids are opaque strings with no uniform format (some RD Fast styles appear as "default:rd_flux"); take them verbatim from the catalog and never infer capabilities from an id's prefix. For animation styles prefer start_inference_job + get_inference_job instead — animations are long-running, and a failed animation is worth one retry with identical parameters (failures auto-refund). Field-tested workflow rules: N distinct items = N individually usable images (separate calls or num_images=N), never one sheet/grid image unless a sheet IS the deliverable. Variants of ONE image (seasons, day/night, palettes) = generate the base once, then derive each variant with the image_edit tool ("... keep the exact same composition") — independent generations of the "same" scene come out unrelated. Converting an existing image INTO pixel art is rd_pro__pixelate with input_image (16-256 px output, batch<=16); reference_images-based generation re-imagines rather than converts. To animate an image you already have, use rd_advanced_animation__* with input_image (fixed-format rd_animation__* styles generate their own subject from the prompt instead). To get the other directional views of a sprite you already have, use rd_advanced_animation__rotate with input_image (same 8-direction layout as rd_animation__8_dir_rotation). Use `input_image` for the main source image, `reference_images` for extra per-inference guidance, and `style_reference_images` only on create_user_style/update_user_style. The response excludes raw base64 image payloads to keep MCP outputs compact.
list_edit_toolsList the enabled canvas edit tools from /v2/edit/tools with their fields, costs, and limits. Edit tools are the recommended way to post-process generated pixel art: background removal, palette conversion, color reduction, pixel correction, rotation, inpainting, outpainting, seam tiling, and prompt-driven edits.
fix_pixel_artRecover the native pixel grid from enlarged, softened, AI-rendered, or compressed pixel art. Standard uses the native Rust detector. Neural uses the neural reconstruction engine and accepts optional target width and height values. This repairs existing art—it does not generate a new image. Both engines are free and share a limit of 10 requests per minute per API token. Provide exactly one source as base64 input_image or a public HTTPS image_url. URL input avoids the ALB request-body limit. Decoded images may contain up to 16 megapixels. Successful response JSON is limited to 850,000 bytes for AWS ALB compatibility.
run_edit_toolRun a canvas edit tool on an image via /v2/edit/tools/{tool_id}. Free tools: color_reducer, palette_converter, pixel_correction, k_centroid_downscale, rotate. $0.01 tools: background_remover, color_style_transfer. Premium ($0.18): image_edit, inpainting, outpainting, seam_tiling. Use estimate_edit_tool_cost first for anything that charges — estimation is free. The edited image is returned in base64_images.
estimate_edit_tool_costValidate an edit-tool request and estimate its cost and duration without running it. Always free.
get_inference_resultRetrieve retained outputs for a synchronous generation. Use the request_id returned by create_inference to recover or refresh signed output URLs. This lookup is read-only; never repeat a paid create_inference call just because delivery URLs are temporarily missing.
start_inference_jobStart a generation as an async job (POST /v2/inferences with async=true) and return a task_id. Recommended for advanced animations (rd_advanced_animation__*), other animation styles, and batches — they run for tens of seconds and can outlive a synchronous MCP call. Poll the returned task_id with get_inference_job roughly every 2-5 seconds.
get_inference_jobCheck the status of an async generation started with start_inference_job. Statuses: pending, running, succeeded, failed. On success the result carries hosted output_urls (raw base64 payloads are excluded to keep MCP outputs compact).
list_inference_jobsList your most recent async jobs, newest first (GET /v2/inferences/tasks). Recovery path: if a submission response was lost (timeout, disconnect) before the task_id arrived, the job was still accepted — find it here instead of re-submitting and being charged twice. Then poll it with get_inference_job.
get_service_statusCheck RetroDiffusion subsystem health (/v2/status, no auth). Useful before bulk generation runs.