Civitai MCP Ultimate - Recherche et analyse de modèles IA

VérifiéPrudence

Serveur MCP ultime pour Civitai. Recherchez des modèles, parcourez des images avec prompts et analysez les tendances pour Stable Diffusion, LoRAs et plus.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAIntermédiaire
22/07/2026
Claude CodeCursorWindsurfCopilotCodex
#civitai#stable-diffusion#lora#image-generation#mcp

Recommandé pour

Synthèse automatique

Serveur MCP exposant 14 outils pour rechercher des modèles Civitai, parcourir les images et vidéos populaires, récupérer les prompts et obtenir les liens de téléchargement de LoRAs et checkpoints.

Points forts

  • Carte rapide des 14 outils avec leurs paramètres clés et de nombreuses recettes prêtes à l'emploi
  • Couvre recherche textuelle via Meilisearch, filtres par modèle de base, type et période, ainsi que l'identification de fichiers par hash
  • Gestion automatique d'un cache local des images (miniatures 512px) et des vidéos avec nettoyage après 24h

Limites

  • Ne gère pas lui-même le téléchargement des modèles, il fournit seulement les URLs et commandes
  • Certaines fonctionnalités reposent sur des paramètres REST spécifiques qui désactivent la recherche Meilisearch
  • La documentation est tronquée sur la partie cache et ne détaille pas la configuration du serveur
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'on cherche des LoRAs ou checkpoints sur Civitai, qu'on veut voir les images tendance ou récupérer les meilleurs prompts d'un modèle.

Quand l'éviter

À éviter si l'on n'a pas besoin de contenu Civitai ou si l'on souhaite que l'outil télécharge et installe directement les modèles à votre place.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité87/100

The skill describes legitimate network and file operations for Civitai model discovery, caching, and downloads. It does not contain destructive commands, secret exfiltration, obfuscated payloads, or safety-disabling instructions. Because it uses network access, file writes, cache cleanup, and user-supplied download paths, it warrants caution rather than safe.

Points d'attention
  • •Skill enables external API calls to Civitai and automatic downloading/caching of images and videos under ~/.civitai-mcp-cache, including deletion of cached files older than 24h.
  • •get_download_info accepts a user-supplied comfyui_path and returns curl/wget/PowerShell download commands for model binaries; executing these blindly could write large files to arbitrary local paths.
  • •Includes browsing NSFW/XXX content and retrieving explicit prompts/metadata, which may require content-policy review.
  • •No allowed-tools are declared; actual execution risk depends on the MCP server implementation and host permissions.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Find a hands-fix LoRA
Search Civitai for a LoRA that fixes hands for SDXL and show me the top results by downloads with their download links.
Trending Flux images
Show me the top 5 most-liked Flux images from yesterday and give me the prompts used to generate them.
Most popular checkpoint this month
What's the most downloaded SDXL checkpoint on Civitai this month, and show its community images sorted by reactions.

name: civitai-mcp-ultimate description: Ultimate MCP server for Civitai — search models, browse top images with prompts, download LoRAs/Checkpoints, analyze trends. Use when user asks about AI models, LoRAs, checkpoints, Stable Diffusion, Flux, image generation prompts, or Civitai.

Civitai MCP Ultimate — 14 Tools Reference

Quick Tool Map

| Goal | Tool | Key Params | |------|------|-----------| | Find models by name | search_models | query (Meilisearch), types, base_model | | Find models by creator | search_models | username (most reliable) | | Batch fetch by IDs | search_models | ids=[123, 456] | | Full model details | get_model | model_id | | Version details + hashes | get_model_version | version_id | | Identify model from file | get_model_version_by_hash | SHA256/AutoV2/CRC32/BLAKE3 | | Top checkpoints | get_top_checkpoints | base_model, period | | Top LoRAs | get_top_loras | base_model, nsfw | | Browse images/videos | browse_images | model_id, content_type, tag, base_model | | Trending images/videos | get_top_images | sort, period, content_type, browsing_level | | Example images for model | get_model_images | model_id | | Extract best prompts | get_image_generation_data | model_id | | Download URL | get_download_url | version_id | | Download commands | get_download_info | model_id, comfyui_path |

Common Recipes (Quick Reference)

Top image by likes yesterday, specific base model

get_top_images(sort="Most Reactions", period="Day", content_type="image", base_model="Flux.1 D", limit=1)

Top video by comments this week

get_top_images(sort="Most Comments", period="Week", content_type="video", limit=1)

Most popular SDXL model this month

search_models(base_model="SDXL 1.0", sort="Most Downloaded", period="Month", limit=1)

Top 5 images from the most popular Flux model today

search_models(types=["Checkpoint"], base_model="Flux.1 D", sort="Most Downloaded", period="Day", limit=1)
  -> get model_id
get_model_images(model_id=ID, limit=5)

Community images for a model (sorted by reactions)

browse_images(model_id=ID, sort="Most Reactions", period="Month", limit=5)

NOTE: model_id auto-resolves to the latest version. To see images from a specific version, use model_version_id directly:

get_model(model_id=ID)  # -> see all versions with IDs
browse_images(model_version_id=VERSION_ID, sort="Most Reactions", period="AllTime", limit=5)

Most popular NSFW image this month with prompt

get_top_images(sort="Most Reactions", period="Month", content_type="image", browsing_level="XXX", has_meta=true, limit=1)

Find a specific LoRA by name (e.g. hands fix)

search_models(query="hands fix", types=["LORA"], sort="Most Downloaded", limit=5)

NOTE: Text search uses Meilisearch (fast, accurate). Combining query + types + base_model works via Meilisearch! Falls back to REST API only when using REST-only params (ids, favorites, license filters).

Top 10 LoRA by downloads this month

get_top_loras(sort="Most Downloaded", period="Month", limit=10)

Anime images from ComfyUI, only with metadata

get_top_images(tag="anime", tools="ComfyUI", has_meta=true, period="Week", limit=5)

Only videos made on Civitai

get_top_images(content_type="video", made_on_site=true, period="Month", limit=5)

Only original works (no remixes)

get_top_images(originals_only=true, period="Week", limit=10)

XXX content only

get_top_images(browsing_level="XXX", sort="Most Reactions", period="Day", limit=5)
browse_images(browsing_level="X,XXX", content_type="video", period="Week", limit=3)

Image/Video Cache

All images and videos are automatically downloaded to ~/.civitai-mcp-cache/:

  • Images: 512px thumbnails (saves bandwidth)
  • Videos: original quality
  • Auto-cleanup: files older than 24h deleted on server startup
  • Local paths returned in output — use Read tool to preview images

Workflows

1. Find the Best LoRA for a Style

get_top_loras(base_model="Flux.1 D", period="Week", limit=10)
  -> pick model_id
get_model(model_id=ID)
  -> read trigger words, description, versions
get_image_generation_data(model_id=ID, limit=5)
  -> extract prompts, settings, LoRA weight
get_download_info(model_id=ID, comfyui_path="C:/ComfyUI/models")
  -> ready-to-paste curl/wget/PowerShell

2. Prompt Mining

get_top_images(sort="Most Reactions", period="Week", has_meta=true, limit=10)
  -> each image has: prompt, negative prompt, steps, CFG, sampler, seed, LoRAs

For a specific model:

get_image_generation_data(model_id=ID, sort="Most Reactions", limit=5)
  -> only images WITH metadata

3. Download Model to ComfyUI

get_download_info(model_id=858800, comfyui_path="D:/ComfyUI/models")

Returns: curl + wget + PowerShell commands, ComfyUI subfolder, all hashes, scan results.

4. Identify Unknown .safetensors File

get_model_version_by_hash(hash="E837144C55")  # AutoV2 hash

5. Compare Models by Popularity

get_top_checkpoints(base_model="Flux.1 D", period="Month", sort="Most Downloaded", limit=20)
get_top_checkpoints(base_model="SDXL 1.0", period="Month", sort="Most Downloaded", limit=20)

Enum Cheat Sheet

Model Types

Checkpoint, LORA, LoCon, TextualInversion, Hypernetwork, Controlnet, Poses, VAE, Upscaler, Wildcards, MotionModule, Workflows, Other

Base Models

| Category | Values | |----------|--------| | SD 1.x | SD 1.4, SD 1.5, SD 1.5 LCM, SD 1.5 Hyper, SD 2.0, SD 2.1 | | SDXL | SDXL 1.0, SDXL Lightning, SDXL Hyper | | Flux | Flux.1 S, Flux.1 D, Flux.1 Krea, Flux.1 Kontext, Flux.2 D, Flux.2 Klein 9B/4B | | Anime | Pony, Pony V7, Illustrious, NoobAI, Anima | | Z-Image | ZImageBase, ZImageTurbo | | Other | Qwen, Chroma, HiDream, AuraFlow, Hunyuan 1, Kolors, PixArt a/E, Lumina | | Video | CogVideoX, Hunyuan Video, LTXV, LTXV2, LTXV 2.3, Mochi, Wan Video 1.3B t2v, Wan Video 14B t2v, Wan Video 14B i2v 480p/720p, Wan Video 2.2 TI2V-5B/I2V-A14B/T2V-A14B, Wan Video 2.5 I2V/T2V |

Sort

  • Models (Meilisearch): Most Downloaded, Highest Rated, Most Collected, Most Comments, Most Tipped, Newest, Oldest
  • Models (REST API): Highest Rated, Most Downloaded, Newest
  • Images/Videos: Most Reactions, Most Comments, Most Collected, Newest, Oldest

Period

AllTime, Year, Month, Week, Day

Browsing Level

PG (1), PG-13 (2), R (4), X (8), XXX (16) — comma-separated for multiple, e.g. "X,XXX"

Content Type

image, video

NSFW Levels (legacy)

None, Soft, Mature, X

Image Modifiers

has_meta, made_on_site, originals_only, remixes_only — boolean flags

Image Filters

tag (e.g. "anime"), base_model (e.g. "Flux.1 D"), tools (e.g. "ComfyUI"), techniques (e.g. "txt2img")

ComfyUI Folder Mapping

Checkpoint -> checkpoints/, LORA/LoCon -> loras/, TextualInversion -> embeddings/, Controlnet -> controlnet/, VAE -> vae/, Upscaler -> upscale_models/

Known Quirks

  1. search_models via REST API: query + types/base_model = empty results. Fixed in v0.2.0 — text search now uses Meilisearch which supports combining query with type/baseModel/tag/username filters. REST API fallback still has this limitation.
  2. search_models by username: Most reliable search method. Always prefer username="CreatorName".
  3. get_creators: Civitai endpoint is slow (30s+) and may return 500. Use search_models(username=...) instead.
  4. "Most Reactions" sort cursor bug: Returns null cursor, preventing pagination beyond page 1.
  5. License filters (allow_no_credit, etc.): Civitai API may return 400.
  6. modelId ignored on /images endpoint: Civitai API ignores modelId param — only modelVersionId works. Fixed in v0.2.1: browse_images, get_model_images, and get_image_generation_data now auto-resolve model_id to model_version_id (uses latest version). You can still pass model_version_id directly to target a specific version.
  7. browsingLevel: Bitmask system (1=PG, 2=PG-13, 4=R, 8=X, 16=XXX). Undocumented but stable.
  8. content_type/tag/tools/techniques: All undocumented API params but verified working 2026-03-24.
  9. get_tags: No NSFW filter available. Returns generic tags (character, anime, woman...) without model counts. Cannot query "top NSFW tags" — use browse_images(browsing_level="X,XXX") and inspect tags on returned images instead.

Environment Variables

CIVITAI_API_KEY     — Civitai API key (NSFW access + higher rate limits)
CIVITAI_MCP_LANG    — en (default) | ru
COMFYUI_MODELS_PATH — default ComfyUI models path for download_info
MEILISEARCH_KEY     — Meilisearch search-only key (optional, has built-in default)

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/download' --output '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md.part' '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/civitai-mcp-ultimate' && cp -R '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff' '.claude/skills/civitai-mcp-ultimate'

Cursor
test -f '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/civitai-mcp-ultimate' && cp -R '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff' '.cursor/skills/civitai-mcp-ultimate'

Codex
test -f '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/civitai-mcp-ultimate' && cp -R '.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff' '.agents/skills/civitai-mcp-ultimate'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff'

openskills read 'civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/civitai-mcp-ultimate-ai-model-search-trends-mrwakfff/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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