Hvad gør “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP Server?

Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server er et integrationslag, der forbinder AI-assistenter og klienter til Azure OpenAI’s DALL-E 3 billedgenerering via Model Context Protocol (MCP). Ved at fungere som bro mellem MCP-kompatible klienter og Azure DALL-E 3 API, muliggør serveren for udviklere og AI-arbejdsgange programmatisk at generere billeder ud fra naturlige sprog-prompts, downloade de oprettede billeder og facilitere avancerede billedbaserede opgaver. Dette forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at give let adgang til kraftige visuelle genereringsfunktioner direkte fra AI-drevne værktøjer, automatiseringer eller interaktive agenter, og støtter en bred vifte af kreative, design- og indholdsgenererende anvendelser.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen ressourcer er specificeret i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Værktøjer

• generate_image
  Genererer billeder ved hjælp af Azure OpenAI’s DALL-E 3 med konfigurerbare parametre som prompt (påkrævet), size (billedstørrelse), quality (billedkvalitet) og style (billedstil).

• download_image
  Downloader genererede billeder fra en given URL til en angiven lokal mappe med et brugerdefineret filnavn.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• AI-drevet indholdsskabelse
  • Gør det muligt for AI-assistenter at generere originale billeder på baggrund af brugerbeskrivelser til blogindlæg, artikler eller præsentationer og effektiviser designprocessen for visuelt indhold.
• Automatiserede designarbejdsgange
  • Integrér billedgenerering i designpipelines og muliggør hurtig oprettelse af mockups, konceptkunst eller markedsføringsmaterialer via programmatisk adgang til DALL-E 3.
• Prototypering og idégenerering
  • Støt kreative brainstormingsessioner, hvor teams kan visualisere idéer øjeblikkeligt ved at konvertere tekstprompts til billeder under produktudvikling eller pitch-møder.
• Uddannelses- og illustrative anvendelser
  • Hjælp undervisere eller trænere med at generere brugerdefinerede illustrationer eller diagrammer on-the-fly for at forbedre lærematerialer eller interaktive oplevelser.
• Dataforøgelse til ML-pipelines
  • Brug syntetiske billeder til at udvide datasæt for maskinlæringsmodeller, især i scenarier med mangel på varieret visuel data.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
2. Klon eller download Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server repository.
3. Byg serveren:
   • Kør npm install
   • Kør derefter npm run build
4. Redigér din Windsurf-konfiguration for at tilføje MCP-serveren:

   {
     "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. Gem konfigurationen og genstart Windsurf. Verificér ved at sende en MCP-klientforespørgsel.

Claude

1. Installer Node.js og klon repo’et.
2. Byg som ovenfor (npm install, npm run build).
3. Find Claudes MCP server konfigurationsfil.
4. Tilføj MCP-serveren med følgende JSON-udsnit:

   {
     "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. Gem ændringerne, genstart Claude, og test billedgenerering.

Cursor

1. Bekræft at Node.js er til stede, klon og byg repo’et.
2. Redigér Cursors konfiguration for at tilføje MCP-serveren:

   {
     "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. Gem og genstart Cursor. Bekræft opsætningen ved at sende en testforespørgsel.

Cline

1. Installer Node.js og afhængigheder, byg derefter (npm install, npm run build).
2. Find Cline MCP konfigurationsfilen og indsæt:

   {
     "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. Gem og genstart Cline. Test forbindelsen.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler i env-sektionen for sikkert at opbevare og referere dine nøgler og endpoints. Eksempel:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsæt dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "dalle3" til det faktiske navn på din MCP-server og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på tabellerne dækker Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server det grundlæggende med klar værktøjsunderstøttelse og sikkerhedspraksis, men mangler promptskabeloner, ressourcebeskrivelser og eksplicit rødder/sampling-support. Scoren afspejler en funktionel, men minimal MCP-implementering.

MCP-score