Servidor Azure OpenAI DALL-E 3 MCP

¿Qué hace el servidor “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP?

El servidor Azure OpenAI DALL-E 3 MCP es una capa de integración que conecta asistentes de IA y clientes con las capacidades de generación de imágenes de DALL-E 3 de Azure OpenAI mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Funcionando como puente entre clientes compatibles con MCP y la API Azure DALL-E 3, el servidor permite a desarrolladores y flujos de trabajo de IA generar imágenes programáticamente a partir de indicaciones en lenguaje natural, descargar imágenes creadas y facilitar tareas avanzadas basadas en imágenes. Esto mejora los flujos de desarrollo al permitir acceso sencillo a potentes funciones visuales directamente desde herramientas, automatizaciones o agentes interactivos impulsados por IA, apoyando una amplia gama de casos de uso creativos, de diseño y generación de contenido.

Lista de indicaciones

No se mencionan plantillas de indicaciones en el repositorio.

Lista de recursos

No se especifican recursos en la documentación o el código disponible.

Lista de herramientas

• generate_image
  Genera imágenes usando DALL-E 3 de Azure OpenAI con parámetros configurables como prompt (requerido), size (dimensiones de la imagen), quality (calidad) y style (estilo de la imagen).

• download_image
  Descarga imágenes generadas desde una URL dada a un directorio local especificado con un nombre de archivo personalizado.

Casos de uso de este servidor MCP

• Creación de contenido impulsado por IA
  • Permite a los asistentes de IA generar imágenes originales basadas en descripciones de usuarios para publicaciones de blog, artículos o presentaciones, agilizando el diseño visual de contenido.
• Flujos de diseño automatizados
  • Integra la generación de imágenes en pipelines de diseño, permitiendo la creación rápida de maquetas, arte conceptual o materiales de marketing mediante acceso programático a DALL-E 3.
• Prototipado e ideación
  • Apoya sesiones de lluvia de ideas creativas donde los equipos pueden visualizar ideas al instante convirtiendo indicaciones de texto en imágenes durante el desarrollo de productos o presentaciones.
• Aplicaciones educativas e ilustrativas
  • Ayuda a educadores o formadores a generar ilustraciones o diagramas personalizados al instante para mejorar materiales educativos o experiencias interactivas.
• Aumento de datos para pipelines de ML
  • Utiliza imágenes sintetizadas para aumentar conjuntos de datos de modelos de machine learning, especialmente en escenarios con escasez de datos visuales diversos.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado en tu sistema.
2. Clona o descarga el repositorio del servidor Azure OpenAI DALL-E 3 MCP.
3. Construye el servidor:
   • Ejecuta npm install
   • Luego ejecuta npm run build
4. Edita la configuración de Windsurf para agregar el servidor 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. Guarda la configuración y reinicia Windsurf. Verifica invocando una solicitud de cliente MCP.

Claude

1. Instala Node.js y clona el repositorio.
2. Construye como arriba (npm install, npm run build).
3. Localiza el archivo de configuración MCP de Claude.
4. Agrega el servidor MCP usando el siguiente fragmento JSON:

   {
     "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. Guarda los cambios, reinicia Claude y prueba la generación de imágenes.

Cursor

1. Confirma la presencia de Node.js, clona y construye el repositorio.
2. Edita la configuración de Cursor para agregar el servidor 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. Guarda y reinicia Cursor. Confirma la configuración haciendo una solicitud de prueba.

Cline

1. Instala Node.js y dependencias, luego construye (npm install, npm run build).
2. Localiza el archivo de configuración MCP de Cline e inserta:

   {
     "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. Guarda y reinicia Cline. Prueba la conexión.

Asegurar las claves API

Utiliza variables de entorno en la sección env para almacenar y referenciar de forma segura tus claves y endpoints. Ejemplo:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los datos de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "dalle3" por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu MCP.

Resumen

Según las tablas, el servidor Azure OpenAI DALL-E 3 MCP cubre lo básico con soporte claro de herramientas y buenas prácticas de seguridad, pero carece de plantillas de indicaciones, definiciones de recursos y soporte explícito de raíces/muestreo. La puntuación refleja una implementación MCP funcional pero mínima.

Puntuación MCP