通过 MCP 创建 AI 图片
AI 生图使用 image。MCP 的 kp_create_creation 使用扁平模型参数，不使用 OpenAPI 的 image_generation 嵌套对象。
选择模型和比例前，始终先调用 kp_get_catalog。
Nano Banana 2
{ "type": "image", "prompt": "一张简洁的二分查找课程封面，深色矢量风格", "aspect_ratio": "16:9", "output_quality": "2K", "image_provider": "gemini", "image_model": "nano-banana-2"}GPT Image 2
{ "type": "image", "prompt": "一张适合开发者课程的二分查找海报，准确清晰的数组视觉", "aspect_ratio": "3:2", "output_quality": "2K", "image_provider": "azure_openai", "image_model": "gpt-image-2", "image_quality": "medium"}image_quality 是模型原生的 low / medium / high 档位，与顶层最终输出规格 output_quality 不同。
什么时候选择 AI 生图
需要单张插图、封面、图解式构图或视觉参考时使用 AI 生图。提示词应说明主体、用途、构图和风格。如果准确文字、密集表格或具有法律意义的标签很重要，使用前必须人工核对；图像生成不能替代对源事实的验证。
从 Catalog 选择设置
kp_get_catalog 决定当前可用的 provider、模型、比例与质量组合。顶层 output_quality 与 image_quality 含义不同：前者描述交付规格，后者是 GPT Image 的模型档位。不要把一个模型的比例或质量值混给另一家 provider。
调用 kp_create_creation 后，用 kp_get_job_status 轮询返回任务。成功后使用 kp_get_creation 取得真实的 main_url 和产物。报错时先修改不支持的 Catalog 值或补全请求，再重新创建。