Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server

Was macht der “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP Server?

Der Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server ist eine Integrationsschicht, die KI-Assistenten und Clients über das Model Context Protocol (MCP) mit den Bildgenerierungsfunktionen von Azure OpenAI DALL-E 3 verbindet. Als Brücke zwischen MCP-kompatiblen Clients und der Azure DALL-E 3 API ermöglicht der Server Entwicklern und KI-Workflows, Bilder programmatisch aus natürlichsprachlichen Prompts zu generieren, erstellte Bilder herunterzuladen und fortgeschrittene bildbasierte Aufgaben zu unterstützen. Dies verbessert Entwicklungs-Workflows, indem leistungsstarke visuelle Generierungsfunktionen direkt in KI-Tools, Automatisierungen oder interaktive Agenten integriert werden – ideal für vielfältige kreative, Design- und Content-Erstellungs-Szenarien.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code sind keine Ressourcen angegeben.

Liste der Tools

• generate_image
  Generiert Bilder mit Azure OpenAI DALL-E 3 unter Verwendung konfigurierbarer Parameter wie prompt (erforderlich), size (Bildgröße), quality (Bildqualität) und style (Bildstil).

• download_image
  Lädt generierte Bilder von einer angegebenen URL in ein lokales Verzeichnis mit individuellem Dateinamen herunter.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• KI-gestützte Content-Erstellung
  • Ermöglichen Sie KI-Assistenten, originelle Bilder auf Basis von Nutzerbeschreibungen für Blogposts, Artikel oder Präsentationen zu generieren und so den Designprozess für visuelle Inhalte zu beschleunigen.
• Automatisierte Design-Workflows
  • Integrieren Sie die Bildgenerierung in Design-Pipelines, um schnell Mockups, Konzeptgrafiken oder Marketingmaterialien durch programmatischen Zugriff auf DALL-E 3 zu erstellen.
• Prototyping und Ideation
  • Unterstützen Sie kreative Brainstormings, bei denen Teams Ideen sofort visualisieren – indem Text-Prompts direkt in Bilder für Produktentwicklung oder Pitch-Meetings umgewandelt werden.
• Bildung und Illustrationen
  • Helfen Sie Lehrkräften oder Trainern, spontan individuelle Illustrationen oder Diagramme zu erstellen, um Lehrmaterialien oder interaktive Erlebnisse zu bereichern.
• Datenaugmentation für ML-Pipelines
  • Verwenden Sie synthetische Bilder zur Erweiterung von Datensätzen für Machine-Learning-Modelle, insbesondere in Szenarien mit wenig vorhandenen Bilddaten.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Klonen oder laden Sie das Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server Repository herunter.
3. Bauen Sie den Server:
   • Führen Sie npm install aus
   • Dann npm run build
4. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfiguration, um den MCP-Server hinzuzufügen:

   {
     "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. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu. Prüfen Sie die Einrichtung, indem Sie eine MCP-Anfrage stellen.

Claude

1. Installieren Sie Node.js und klonen Sie das Repository.
2. Bauen Sie wie oben (npm install, npm run build).
3. Suchen Sie die MCP-Server-Konfigurationsdatei von Claude.
4. Fügen Sie den MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "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. Speichern Sie die Änderungen, starten Sie Claude neu und testen Sie die Bildgenerierung.

Cursor

1. Überprüfen Sie, ob Node.js installiert ist, klonen und bauen Sie das Repository.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfiguration, um den MCP-Server hinzuzufügen:

   {
     "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. Speichern und starten Sie Cursor neu. Überprüfen Sie die Einrichtung mit einer Testanfrage.

Cline

1. Installieren Sie Node.js und Abhängigkeiten, dann bauen Sie (npm install, npm run build).
2. Suchen Sie die Cline-MCP-Konfigurationsdatei und fügen Sie ein:

   {
     "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. Speichern und starten Sie Cline neu. Testen Sie die Verbindung.

API-Keys absichern

Verwenden Sie im Abschnitt env Umgebungsvariablen, um Ihre Keys und Endpunkte sicher zu speichern und zu referenzieren. Beispiel:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

So verwenden Sie diesen MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit allen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, "dalle3" durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Auf Basis der Tabellen deckt der Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server die Grundlagen mit klarer Tool-Unterstützung und Sicherheitspraktiken ab, es fehlen jedoch Prompt-Vorlagen, Ressourcen und explizite Sampling-Unterstützung. Das Ergebnis spiegelt eine funktionale, aber minimale MCP-Implementierung wider.

MCP Score