如果你曾直接向 Claude 请求一张图片,却收到了一段文字,那是因为 Claude 自己并不能生成图像. Something has to plug that capability in, and there are two ways to do it: MCP, which connects generation straight into Claude, ChatGPT, or Cursor, and CLI, which runs from your terminal and scripts. Neither is objectively better. MCP wins when someone's asking for one asset at a time inside a conversation; CLI wins when you're rendering fifty variations in a loop or wiring generation into a pipeline nobody's watching day to day. One more thing before we go further: this isn't the developer's take on CLI as a coding-agent tool (for that, see 完整的终端操作演示)。这个版本面向真正在运营活动或客户账户的人,正确答案通常取决于是谁在问,而非技术上能否实现。
MCP 本身并非 OpenArt 的发明,如今也不再只属于 Anthropic。Anthropic 创建了 协议 于 2024 年,但到 2025 年 12 月,它已将 MCP 贡献给了新的 Agentic AI 基金会, a Linux Foundation body co-founded by OpenAI, Anthropic, and Block, with Google, Microsoft, AWS, and Cloudflare backing it. The more telling sign is who's building on it right now: in May 2026, Runway, one of the best-known names in AI video, shipped its own MCP server so Claude, ChatGPT, and Cursor users can generate images and video without leaving the chat. When a platform that size ships the same integration this article is about, that's a good sign it's not a fad. CLI tools need no such introduction; people have been scripting software from a terminal for decades. What's actually new, this year, is that AI image and video generation now sit behind either one.
CLI 与 MCP 一览:设置、费用与团队访问对比
在深入探讨之前,先用一张表格浓缩整个决策要点:涵盖各方案的运行环境、设置成本、适用人群,以及团队如何管理访问权限。
| 尺寸 | MCP(在你的聊天代理内) | CLI(你的终端) |
|---|---|---|
| 运行环境 | Claude、ChatGPT、Cursor、Kimi 或任何兼容 MCP 的客户端 | macOS、Linux 或 Windows 终端 |
| 设置 | 粘贴连接器 URL,授权 OAuth | 运行安装脚本,然后 openart login |
| 适合 | 对话过程中的一次性或小批量请求 | 循环、批处理任务、流水线集成 |
| 对非技术人员友好 | 是 | 不能,需要熟悉终端操作 |
| 可组合性(串联步骤) | 智能体在对话中协调工具调用 | 管道和脚本将生成与其他工具连接起来 |
| 团队治理 | 管理员在全组织范围内部署,每位用户单独进行身份验证 | 与该设备上登录的用户绑定 |
| 输出保存位置 | OpenArt 素材库与当前项目 | 结果 URL,本地下载可通过 -o 标记 |
| 需要 API 密钥 | 否(OAuth) | 否(OAuth) |
| 积分用量 | 使用你连接的 OpenArt 账户中的积分 | 使用你连接的 OpenArt 账户中的积分 |
你可以在同一个 OpenArt 账户上同时使用两者。选择适合你当前任务的界面即可。
OpenArt MCP 与 CLI 的核心功能
大多数关于「MCP 与 CLI」的建议都是写给开发通用型智能体的开发者的,而不是给真正想在另一端得到一张图片或一段视频的人。当生成才是目标时,情况就不一样了。
- 无需管理 API 密钥即可登录。 两种方式都通过 OAuth 连接,因此无需生成、存储或轮换密钥。CLI 是一个独立的二进制文件:无需 Python、无需 Node,也不用先安装单独的运行时。用你的 OpenArt 账户对每个集成进行身份验证,即可开始创作。
- 一次连接,访问多个模型。 无论你是将 OpenArt 用作 Claude AI 图像生成器 或运行
openart generate在终端中,你无需分别连接每个模型提供商即可使用图像和视频生成。可选模型包括 GPT Image 2 和 Seedance 2.5。可用性可能因集成方式而异,因此在围绕某个特定模型构建工作流之前,请先查看当前的模型列表。 - 让界面匹配你的工作。 在对话中让 agent 生成一张主视觉镜头,MCP 会把创意简报和修订保存在一起。当你需要循环遍历产品角度,或把生成的文件传入另一个流程时,CLI 命令可以直接嵌入 shell 脚本。MCP 同样可以协调多个生成请求;区别在于你希望由 agent 来管理工作流,还是用脚本来定义每一步。
- 保持你的 OpenArt 账户连接。 两种集成都使用你的 OpenArt 账户及其积分。MCP 将生成保留在你的智能体对话中,而 CLI 可以返回结果 URL 或将文件下载到本地文件夹,供工作流的下一步使用。
- 选择适合你团队的访问方式。 MCP 连接器的设置可通过你所在组织所支持的 agent 设置进行管理,团队成员各自单独认证。CLI 则在该机器上登录的 OpenArt 账户下运行。在搭建共享工作流时,请有意识地选择和管理账户与工作区。
- 通过 MCP 规划多镜头视频。 Smart Shot 可通过 OpenArt MCP 使用。给你的智能体一份简报和参考图,预览分镜方案,然后继续进行视频生成。这样你就能在生成视频前检查构图、顺序和运动。想了解与其他服务商的更全面对比,请参阅 我们整理的图像和视频生成 MCP 服务器汇总.
如何使用 OpenArt 的 MCP 和 CLI
三步即可从设置走到你的首次生成。
如果你的团队已经在 ChatGPT 中工作,你可以将 OpenArt 用作 ChatGPT AI 视频生成器 根据简报或参考图像创建营销短片。连接你的账户,描述视频,并在同一个对话中不断优化它。
第 1 步:连接。 对于 MCP:打开你智能体的连接器设置(在 Claude 中即「设置 → 连接器 → 添加自定义连接器」;对于 Cursor MCP 连接,前往 设置 → MCP 与集成 → 新建 MCP 服务器)并粘贴 https://mcp.openart.ai/mcp. ChatGPT 的运作方式略有不同,因为它是一个可安装的插件,而不是粘贴的 URL。
命令行操作:运行适用于你操作系统的安装脚本(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/OpenArt-AI/cli/main/install.sh | sh 在 macOS/Linux 上(Windows 上则使用 PowerShell 的等效命令)。如果你想了解所有标志和命令而不只是基础内容, 我们的命令行指南 提供了完整的参考说明。
第 2 步:身份验证。 两种方式都使用 OAuth。在你的 agent 中登录 OpenArt 并批准连接。在终端中,运行 openart login 并在打开的浏览器标签页中批准访问。
第 3 步:生成并选择保存位置。 在对话中,描述你想要的内容;除非你指定模型,否则智能体可以帮你选择模型。在终端中,需要明确指定模型和输出文件夹,例如 openart generate image "your prompt" --model nano-banana-2 -o ./out/,这样文件就会落在你下一步所期望的位置。CLI 可以返回结果 URL,或将生成的文件保存到本地。
可直接复制粘贴的命令与 prompt
八个起点,终端四个、对话四个,重点聚焦于 产品摄影 以及面向代理机构和营销团队的短视频。换上你自己的 prompt、模型或项目名称。运行 openart model list 以确认你的 CLI 可用的模型标识符。
CLI:从文本 prompt 生成单张产品图
openart generate image "a matte black wireless earbuds case on a marble countertop, soft studio lighting" --model nano-banana-2 -o ./assets/earbuds/
CLI:为一次广告测试批量渲染十个变体
for i in {1..10}; do openart generate image "citrus soda can splashing with fresh orange slices, e-commerce hero shot" --model gpt-image-2 -o ./assets/soda/variant_$i/; done
CLI:登录后生成视频
openart login
openart generate video "healthcare explainer: patient walking through a bright, calm clinic hallway" --model kling-3-omni -o ./assets/patient-video/
CLI:将渲染好的素材保存到你的构建脚本监视的文件夹中
openart generate image "matte black wireless earbuds, product photography, white background" --model gpt-image-2 -o ./out/
MCP(Claude 或 ChatGPT):把参考照片变成一段简短的宣传视频
「用 OpenArt 把这张产品照片做成一段 10 秒竖版视频,让易拉罐缓慢旋转,周围有果汁飞溅。使用 Seedance 2.5。」
MCP:在批量生成前检查积分
“在生成任何内容之前,先查看我的 OpenArt 积分余额,并报出生成十张产品图的费用。”
MCP:规划一支多镜头产品视频
“使用 OpenArt Smart Shot 根据这些参考图规划一支电影感的运动鞋广告。在生成视频前先给我看分镜方案。”
MCP:通过对话修订参考素材
“以这张已批准的产品图为参考,制作一个蓝色背景的版本。保持产品的形状、标志和包装不变。”
谁在真正使用哪个,以及用来做什么
两种方式都连接到 OpenArt 生成,所以哪种更适合你,取决于你的工作方式以及生成的频率。
你同时运营多个客户账号。 When your creative director wants to see options right now, MCP inside Claude or ChatGPT keeps the brief and revisions in one conversation. When someone on your team needs forty variations of the same brief, a CLI script lets you repeat the generation command with controlled changes. For what the chat side looks like end to end, see 将一段 Claude 对话转化为完整的产品广告活动。如果视频是你的交付成果,OpenArt 的 Claude AI 视频生成器 让你描述一个镜头,并通过 Claude 对话不断优化它。对于多镜头序列,可使用 Smart Shot 先审阅方案,再继续进行视频生成。
你身处某品牌的内部营销团队。 当简报还在变化时,MCP 非常实用:你可以在同一个对话中讨论概念、生成多个方案并请求修改。一旦方向确定,CLI 就能通过明确的 prompt、模型选择和输出文件夹处理可重复的生成任务。在这两种工作流之外都保留你现有的品牌和审批流程,并在素材发布前检查生成的文本、产品细节和视觉一致性。
自动化流程由你掌控。 如果你的团队已经有内容管道、CMS Webhook 或批处理作业,CLI 可以像其他命令行工具一样接入其中:从你的脚本中调用,并将文件写入你的文件夹。可机读输出和异步作业让你无需保持聊天窗口打开,就能将生成连接到下一个步骤。
打开终端并不属于你的工作范畴。 MCP 让你留在自己已经熟悉的对话界面中。描述素材、提供参考、查看结果,并说明需要修改的地方。当任务需要多镜头视频时,你还可以请求一份 Smart Shot 方案。
常见问题
在 AI 图像生成方面,MCP 和 CLI 究竟有什么区别?
MCP 将 OpenArt 连接到你的聊天智能体,因此你只需在对话中描述想要的内容即可生成。CLI 在你的终端中运行,因此你通过运行命令来生成,这些命令可以编写脚本、重复执行并连接到其他工具。两者都使用你的 OpenArt 账户;模型和功能的可用性可能因集成方式而异。
CLI 能取代 MCP 吗,或者反过来?
你不必只选其一。用 MCP 处理互动简报和修改,用 CLI 处理可重复的命令或自动化作业。两者都可以使用同一个 OpenArt 账户,因此你可以为项目的每个阶段选择最合适的界面。
MCP 是不是基本上等于 API?
MCP 是一种协议,让 AI 应用能够发现并调用由服务器提供的工具。有了 OpenArt MCP,你连接自己的 agent 并通过 OAuth 登录,然后让 agent 使用 OpenArt 的工具。API 则是软件系统之间通信的更广泛方式,通常由开发者直接集成到应用中。MCP 则为 agent 提供了一种标准方式来使用这些能力。
这两者是否都需要 API 密钥?
不需要。OpenArt 的 MCP 连接器和 CLI 都使用与你现有账户绑定的 OAuth 登录。无需生成或轮换 API 密钥。
积分在 MCP 和 CLI 中如何计费?
生成会消耗与该集成关联的 OpenArt 账户中的积分。费用取决于模型和生成设置。可以让你的 agent 在生成前查询费用,或运行 openart model cost 在 CLI 中查看可用的定价信息。
哪些模型可以通过 MCP 使用,哪些通过 CLI 使用?
两者都提供对 OpenArt 图像和视频生成模型的访问,但可用性可能因集成方式而异,并会随时间变化。请在你连接的智能体中查看当前选项,或运行 openart model list 在为工作流选择模型之前,先在 CLI 中操作。Smart Shot 也可通过 MCP 使用,先预览分镜方案,再生成视频。
我可以通过 MCP 使用 Smart Shot 吗?
可以。给你连接的 agent 一份简报和参考图像,然后让它使用 OpenArt Smart Shot。你可以在继续视频生成前预览镜头方案,这样在生成视频前就有机会审阅计划好的序列。
我的整个团队都能通过 MCP 使用 OpenArt 吗?
团队设置取决于 AI 应用的套餐和管理员设置。在支持组织范围连接器的场景下,管理员可以添加 OpenArt 连接,团队成员则用各自的 OpenArt 账户进行认证。请按照你的 agent 的设置说明操作,并在生成前选择合适的 OpenArt 工作区。