خادم Azure OpenAI DALL-E 3 MCP

ماذا يفعل خادم “Azure OpenAI DALL-E 3 MCP”؟

يعد خادم Azure OpenAI DALL-E 3 MCP طبقة تكامل تربط مساعدي الذكاء الاصطناعي والعملاء بقدرات توليد الصور من Azure OpenAI DALL-E 3 عبر بروتوكول Model Context Protocol (MCP). يعمل كجسر بين العملاء المتوافقين مع MCP وواجهة Azure DALL-E 3 API، مما يمكّن المطورين وتدفقات عمل الذكاء الاصطناعي من توليد الصور برمجياً من أوامر لغة طبيعية، وتنزيل الصور التي تم إنشاؤها، وتسهيل مهام متقدمة قائمة على الصور. يعزز هذا من سير عمل التطوير من خلال إتاحة الوصول السهل إلى إمكانيات توليد الصور القوية مباشرة داخل أدوات الذكاء الاصطناعي أو الأتمتة أو الوكلاء التفاعليين، لدعم مجموعة واسعة من حالات الاستخدام الإبداعية والتصميمية وإنشاء المحتوى.

قائمة الأوامر

لا توجد قوالب أوامر مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة في الوثائق أو الشيفرة المتوفرة.

قائمة الأدوات

• generate_image
  ينشئ صوراً باستخدام DALL-E 3 من Azure OpenAI مع إمكانية ضبط معايير مثل prompt (إلزامي)، وsize (أبعاد الصورة)، وquality (جودة الصورة)، وstyle (أسلوب الصورة).

• download_image
  ينزّل الصور المولدة من رابط محدد إلى مجلد محلي باسم ملف مخصص.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إنشاء محتوى مدعوم بالذكاء الاصطناعي
  • مكّن المساعدين من توليد صور أصلية استناداً إلى وصف المستخدم للمقالات أو العروض التقديمية أو التدوينات، لتسهيل عملية تصميم المحتوى البصري.
• أتمتة سير عمل التصميم
  • ادمج توليد الصور في خطوط التصميم لإنشاء النماذج والتخطيطات أو مواد التسويق بسرعة باستخدام الوصول البرمجي إلى DALL-E 3.
• النمذجة والتفكير الإبداعي
  • دعم جلسات العصف الذهني حيث يمكن للفِرق تصور الأفكار فورياً عبر تحويل الأوامر النصية إلى صور أثناء تطوير المنتج أو الاجتماعات.
• تطبيقات تعليمية وتوضيحية
  • ساعد المعلمين أو المدربين على توليد رسوم توضيحية أو مخططات مخصصة مباشرة لتعزيز المواد التعليمية أو التجارب التفاعلية.
• توسيع البيانات لتدفقات تعلم الآلة
  • استخدم الصور الاصطناعية لتوسيع مجموعات بيانات نماذج تعلم الآلة، خاصة في الحالات التي تفتقر إلى بيانات بصرية متنوعة.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js على جهازك.
2. استنسخ أو نزّل مستودع خادم Azure OpenAI DALL-E 3 MCP.
3. بناء الخادم:
   • نفذ npm install
   • ثم نفذ npm run build
4. عدّل إعدادات Windsurf لإضافة خادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "dalle3": {
         "command": "node",
         "args": [
           "path/to/mcp-server-aoai-dalle3/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "<endpoint>",
           "AZURE_OPENAI_API_KEY": "<key>",
           "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME": "<deployment>"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf. تحقق عبر إرسال طلب عميل MCP.

Claude

1. ثبّت Node.js واستنسخ المستودع.
2. قم بالبناء كما سبق (npm install, npm run build).
3. حدد موقع ملف إعداد خادم Claude MCP.
4. أضف خادم MCP باستخدام مقطع JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "dalle3": {
         "command": "node",
         "args": [
           "path/to/mcp-server-aoai-dalle3/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "<endpoint>",
           "AZURE_OPENAI_API_KEY": "<key>",
           "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME": "<deployment>"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ التغييرات، أعد تشغيل Claude، واختبر توليد الصور.

Cursor

1. تحقق من وجود Node.js، استنسخ وابنِ المستودع.
2. عدّل إعدادات Cursor لإضافة خادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "dalle3": {
         "command": "node",
         "args": [
           "path/to/mcp-server-aoai-dalle3/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "<endpoint>",
           "AZURE_OPENAI_API_KEY": "<key>",
           "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME": "<deployment>"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cursor. تحقق من الإعداد عبر إرسال طلب تجريبي.

Cline

1. ثبّت Node.js والمتطلبات، ثم ابنِ (npm install, npm run build).
2. حدد موقع ملف إعداد Cline MCP وأضف:

   {
     "mcpServers": {
       "dalle3": {
         "command": "node",
         "args": [
           "path/to/mcp-server-aoai-dalle3/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "<endpoint>",
           "AZURE_OPENAI_API_KEY": "<key>",
           "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME": "<deployment>"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cline. اختبر الاتصال.

حماية مفاتيح API

استخدم متغيرات البيئة ضمن قسم env لتخزين مفاتيحك ونقاطك النهائية بشكل آمن. مثال:

{
  "mcpServers": {
    "dalle3": {
      "command": "node",
      "args": [
        "path/to/mcp-server-aoai-dalle3/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "${AZURE_OPENAI_ENDPOINT}",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "${AZURE_OPENAI_API_KEY}",
        "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME": "${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي لديك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعداد النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "dalle3": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح الوكيل الذكي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه. تذكر تغيير "dalle3" إلى اسم خادم MCP الفعلي، واستبدال الرابط بعنوان MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً للجداول، يغطي خادم Azure OpenAI DALL-E 3 MCP الأساسيات مع دعم أدوات واضح وممارسات أمان، لكنه يفتقر إلى قوالب الأوامر وتعريفات الموارد ودعم العينات بشكل صريح. تعكس النتيجة حلاً فعالاً ولكنه بحده الأدنى لخادم MCP.

درجة MCP