Azure OpenAI DALL-E 3 MCP -palvelin

Mitä “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP -palvelin tekee?

Azure OpenAI DALL-E 3 MCP -palvelin on integraatiokerros, joka yhdistää tekoälyavustajat ja asiakkaat Azure OpenAI:n DALL-E 3 -kuvagenerointiin Model Context Protocolin (MCP) kautta. Toimiessaan siltana MCP-yhteensopivien asiakkaiden ja Azure DALL-E 3 API:n välillä palvelin mahdollistaa kehittäjille ja tekoälyprosesseille ohjelmallisen kuvien luonnin luonnollisen kielen kehotteista, luotujen kuvien lataamisen sekä kehittyneiden kuvapohjaisten tehtävien toteuttamisen. Tämä tehostaa kehitysprosesseja tarjoamalla helpon pääsyn tehokkaisiin visuaalisen generoinnin ominaisuuksiin suoraan tekoälytyökalujen, automaatioiden tai interaktiivisten agenttien sisältä ja tukee laajaa kirjoa luovia, suunnittelu- ja sisällöntuotannon käyttötapauksia.

Kehotepohjien lista

Repositoriossa ei ole mainittu kehotepohjia.

Resurssien lista

Dokumentaatiossa tai koodissa ei ole määritelty resursseja.

Työkalujen lista

• generate_image
  Luo kuvia Azure OpenAI:n DALL-E 3:lla säädettävillä parametreilla kuten prompt (pakollinen), size (kuvan mitat), quality (kuvan laatu) ja style (kuvan tyyli).

• download_image
  Lataa luodut kuvat annetusta URL-osoitteesta määriteltyyn paikalliseen kansioon omalla tiedostonimellä.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Tekoälypohjainen sisällöntuotanto
  • Mahdollista tekoälyavustajien luoda alkuperäisiä kuvia käyttäjän kuvauksista blogeihin, artikkeleihin tai esityksiin ja yksinkertaista visuaalisen sisällön suunnittelua.
• Automatisoidut suunnitteluprosessit
  • Integroi kuvagenerointi suunnitteluprosesseihin, jolloin voidaan nopeasti luoda mallikuvia, konseptitaidetta tai markkinointimateriaalia ohjelmallisen DALL-E 3 -käytön avulla.
• Prototypointi ja ideointi
  • Tue luovia ideointisessioita, joissa tiimit voivat visualisoida ideoita välittömästi muuttamalla tekstikehotteet kuviksi tuotekehityksen tai pitchaustilaisuuksien aikana.
• Opetukselliset ja havainnollistavat sovellukset
  • Auta opettajia tai kouluttajia luomaan räätälöityjä kuvituksia tai kaavioita lennossa oppimateriaalien tai interaktiivisten kokemusten tueksi.
• Data-aineistojen laajennus ML-prosesseihin
  • Hyödynnä synteettisiä kuvia data-aineistojen laajentamiseen koneoppimismalleja varten etenkin tilanteissa, joissa monipuolista kuvadataa ei ole riittävästi.

Miten käyttöönotto tapahtuu

Windsurf

1. Varmista, että Node.js on asennettu järjestelmääsi.
2. Kloonaa tai lataa Azure OpenAI DALL-E 3 MCP -palvelimen repositorio.
3. Rakenna palvelin:
   • Suorita npm install
   • Suorita sitten npm run build
4. Muokkaa Windsurf-konfiguraatiota ja lisää MCP-palvelin:

   {
     "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. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen. Tarkista toiminta käynnistämällä MCP-asiakaspyyntö.

Claude

1. Asenna Node.js ja kloonaa repositorio.
2. Rakenna kuten yllä (npm install, npm run build).
3. Etsi Clauden MCP-palvelimen konfiguraatiotiedosto.
4. Lisää MCP-palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:

   {
     "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. Tallenna muutokset, käynnistä Claude uudelleen ja testaa kuvagenerointi.

Cursor

1. Varmista Node.js:n asennus, kloonaa ja rakenna repositorio.
2. Muokkaa Cursorin asetuksia ja lisää MCP-palvelin:

   {
     "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. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen. Varmista asennus tekemällä testipyyntö.

Cline

1. Asenna Node.js ja riippuvuudet, rakenna sitten (npm install, npm run build).
2. Etsi Cline MCP -konfiguraatiotiedosto ja lisää:

   {
     "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. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen. Testaa yhteys.

API-avaimien suojaaminen

Käytä ympäristömuuttujia env-osiossa, jotta avaimet ja päätepisteet säilyvät turvassa. Esimerkki:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Näin käytät MCP:tä Flowissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin ja liittämällä sen tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon syötetään palvelimen tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:ta työkaluna kaikilla sen toiminnoilla ja ominaisuuksilla. Muista vaihtaa "dalle3" palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimen osoitteellasi.

Yhteenveto

Taulukon perusteella Azure OpenAI DALL-E 3 MCP -palvelin kattaa perusteet selkeällä työkalutuella ja turvallisuuskäytännöillä, mutta kehotepohjat, resurssit ja eksplisiittinen root- tai näytteenottotuki puuttuvat. Pisteytys kuvastaa toimivaa, mutta minimaalista MCP-toteutusta.

MCP-pisteet