PaperBanana-CN — научные рисунки и графики из описания
PaperBanana-CN
Студия и MCP-сервер для научных рисунков: схемы методов из описания и графики из CSV или JSON, свои подключения для моделей
- 85 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Данные и описания исследования уходят выбранным провайдерам моделей по вашим ключам
- Ключи моделей хранятся на вашем компьютере в настройках приложения
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/paperbanana-cnОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Данные и описания исследования уходят выбранным провайдерам моделей по вашим ключам
- Ключи моделей хранятся на вашем компьютере в настройках приложения
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
PaperBanana-CN строит схемы методологии из описания исследования и статистические графики из данных CSV или JSON. Проект опирается на научный процесс PaperBanana и добавляет раздельные подключения к модели зрения и языка (VLM) и к сервису изображений, интерфейс Studio на китайском языке и явный выбор соотношения сторон и разрешения. Для схемы нужны два подключения, VLM и генерация изображений. Для графика хватает одного VLM. Многопанельная сборка и просмотр запусков работают без моделей. Каждое подключение задает свой протокол, базовый адрес, ключ API, модель и таймаут, а роли VLM и изображений могут идти к одному сервису или к двум. Есть четыре входа: Studio (`paperbanana-cn studio`), командная строка (`paperbanana-cn generate`), MCP-сервер (`paperbanana-cn mcp`) с 11 инструментами и GitHub Action. Образ Docker лежит в `ghcr.io/mituan-ai/paperbanana-cn`, есть блокнот Colab.
Для кого. Исследователям и авторам статей, которым нужны рисунки методов и графики для публикации, и тем, кто хочет вызывать генерацию из Claude Code или Cursor.
Подходит, если
- Для статьи нужна схема метода по текстовому описанию эксперимента
- Из таблицы результатов в CSV надо построить статистический график
- Несколько готовых рисунков собираются в одну многопанельную фигуру
- Агент должен сам сгенерировать иллюстрацию через MCP при написании статьи
Не подходит, если
- Нужен точный чертеж или векторная схема для печати: результат создают модели изображений
- Нет ключей и адресов для моделей: схемы без VLM и сервиса изображений не получить
- Версия Python вне диапазона 3.10–3.12: проект его не поддерживает
Пример запроса к агенту
Построй по моему описанию метода схему нейросети для статьи в формате 16 к 9 и сохрани результат в outputs.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- API-ключ
Ограничения
Проект неофициальный: это сообщественная реализация на основе `llmsresearch/paperbanana`, без связи с авторами оригинала. Нужны Python 3.10–3.12, менеджер uv и настольный браузер для Studio.
Качество рисунков зависит от выбранных моделей, вызовы идут по вашим ключам и платному тарифу провайдера. Ключи хранятся по правилам из руководства по подключениям. Studio не подставляет сохраненные ключи обратно в браузер. Версия V1 заморожена в отдельной ветке, актуальная работа ведется в V2.
Как отключить. Удалите сервер из MCP-конфигурации клиента, а пакет командой `uv tool uninstall paperbanana-cn`. Сохраненные подключения и данные лежат в каталогах `~/.config/paperbanana-cn` и `~/.local/share/paperbanana-cn`.
Частые вопросы
Как запустить Studio?
Выполните `uvx paperbanana-cn studio` и откройте `http://127.0.0.1:7860`. Изолированная среда uvx не трогает системный Python.
Как подключить MCP-сервер?
Добавьте в конфигурацию клиента сервер `paperbanana-cn` с командой `uvx` и аргументами `paperbanana-cn` и `mcp`. Он использует те же подключения, что Studio и командная строка.
Какие модели нужны?
Для схемы метода нужны VLM и модель генерации изображений. Для статистического графика хватает VLM. Для сборки панелей и просмотра запусков модели не нужны.
Чем это отличается от оригинального PaperBanana?
Проект добавляет отдельные подключения VLM и изображений, интерфейс Studio на китайском, явные соотношение сторон и разрешение. Он неофициальный и не связан с авторами оригинала.
Есть ли запуск в Docker?
Да, образ `ghcr.io/mituan-ai/paperbanana-cn:2.0.1` запускается командой `docker run` с `studio --host 0.0.0.0` и томами для настроек и результатов.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыСкиллы для научных иллюстраций и слайдов: из описания метода агент делает рисунок или презентацию с правкой прямо в PowerPoint.
Paper Framework Figure Studio Pro
paper-framework-figure-studio-pro
Скилл для схем фреймворка в научных статьях по информатике: несколько раундов кандидатов. Текущая версия для веб-версии ChatGPT, автор лицензию не указал
MCP-сервер для генерации mermaid-диаграмм и графиков с проверкой синтаксиса и экспортом в svg, png и файл
Официальный MCP-сервер draw.io: агент строит диаграммы из XML или Mermaid и открывает их в редакторе draw.io
Холст для диаграмм, на котором Claude Code и Codex рисуют по MCP: схемы из Mermaid, D2 и Structurizr, карта репозитория, экспорт в SVG и PDF
Пять скиллов превращают PDF научной статьи в слайды, постер, страницу проекта, пост для Xiaohongshu и статью для WeChat.
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| PaperBanana-CN — научные рисунки и графики из описания (эта карточка) | нет | API-ключ | 85 | |
| PaperBanana | нет | API-ключ | 2 477 | оригинальная реализация без раздельных подключений и китайского интерфейса |
| MCP Mermaid | нет | не нужна | 649 | схемы Mermaid из кода, без генерации моделями изображений |
Коротко о README
README показывает путь от входных данных до рисунка, требования, быстрый старт в три шага и таблицу входов: Studio, CLI, MCP, GitHub Action, Docker и Colab. Дополнительно разобраны постоянная установка, запуск из исходников, необязательные адаптеры провайдеров и отличия от первой версии и оригинала.