Beiträge zum Tag #gemini

Ich erzeuge die Hero-Bilder für diesen Blog komplett über mein eigenes MCP-Tool – mal mit Googles Imagen, mal mit OpenAIs gpt-image-1. Über viele Bilder hinweg zeigt sich klar, wo jedes Modell gewinnt und wo es patzt. Dieser Artikel ist kein Lab-Benchmark, sondern ein ehrlicher Praxisvergleich: Ich habe denselben Prompt durch beide Modelle geschickt und stelle die Ergebnisse direkt gegenüber – Logo-Treue mit Referenzbildern, Belichtung, Text-Artefakte und die typischen Fehlschläge. Am Ende weißt du, welches Modell du für welchen Bildtyp nimmst – inklusive eines Stolpersteins, der mich selbst eine fehlgeschlagene Generierung gekostet hat.

KI-Bildgeneratoren erfinden Logos – und das sieht man. Wenn ein Produkt-Hero das echte Home-Assistant- oder Firmen-Logo zeigen soll, hilft nur eins: das Logo als Referenz mitschicken. In diesem Artikel zeige ich, wie ich mein bestehendes generate_ai_image-MCP-Tool um Referenzbilder erweitert habe – wie der Code zwischen reinem Text→Bild und Bild-Input-Modus umschaltet (gpt-image-1 via images.edit, Gemini via generate_content) und welche Stolperfalle mich Tokens gekostet hat. Du brauchst Grundwissen zu Python und MCP; am Ende kannst du Logos zuverlässig in deine Heroes einfließen lassen.

Wer mehrere KI-Modelle nutzt, jongliert ständig zwischen Browser-Tabs und verschiedenen Oberflächen. LibreChat löst das: Die Open-Source-Plattform bündelt Claude, Gemini und GPT-4 in einer einzigen selbst gehosteten Oberfläche – und verbindet sie über das Model Context Protocol (MCP) mit externen Tools wie CMS-Systemen, Websuche oder Dateizugriff. Dieser Artikel erklärt die Architektur, zeigt den Unterschied zwischen Claude und Gemini im MCP-Einsatz und gibt konkrete Konfigurationsbeispiele für eigene MCP-Server.