Serveur MCP Azure OpenAI DALL-E 3

À quoi sert le serveur MCP « Azure OpenAI DALL-E 3 » ?

Le serveur MCP Azure OpenAI DALL-E 3 est une couche d’intégration qui connecte les assistants IA et les clients aux fonctionnalités de génération d’images DALL-E 3 d’Azure OpenAI via le Model Context Protocol (MCP). En agissant comme un pont entre les clients compatibles MCP et l’API Azure DALL-E 3, le serveur permet aux développeurs et workflows IA de générer des images à partir de prompts en langage naturel, de télécharger les images créées et de faciliter des tâches avancées basées sur l’image. Cela améliore les workflows de développement en offrant un accès direct et facile à de puissantes fonctionnalités de génération visuelle, directement dans des outils IA, des automatisations ou des agents interactifs, couvrant un large éventail de cas d’usage créatifs, de design et de création de contenu.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des Ressources

Aucune ressource n’est spécifiée dans la documentation ou le code disponible.

Liste des Outils

• generate_image
  Génère des images avec DALL-E 3 d’Azure OpenAI avec des paramètres configurables comme prompt (obligatoire), size (dimensions), quality (qualité d’image) et style (style d’image).

• download_image
  Télécharge les images générées depuis une URL donnée vers un répertoire local avec un nom de fichier personnalisé.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Création de contenu par IA
  • Permettre aux assistants IA de générer des images originales à partir de descriptions utilisateurs pour des articles de blog, présentations, ou documents, afin de fluidifier la conception visuelle.
• Workflows de design automatisés
  • Intégrer la génération d’images dans les pipelines de design, pour la création rapide de maquettes, d’art conceptuel ou de supports marketing grâce à l’accès programmatique à DALL-E 3.
• Prototypage et idéation
  • Soutenir les sessions de brainstorming où les équipes visualisent instantanément des idées en convertissant des prompts texte en images lors du développement produit ou de réunions de présentation.
• Applications éducatives et illustratives
  • Aider formateurs ou enseignants à générer à la volée des illustrations ou schémas pour enrichir supports pédagogiques ou expériences interactives.
• Augmentation de données pour pipelines ML
  • Utiliser des images synthétiques pour augmenter les jeux de données de modèles de machine learning, notamment dans les contextes où les données visuelles sont rares.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Clonez ou téléchargez le dépôt du serveur MCP Azure OpenAI DALL-E 3.
3. Construisez le serveur :
   • Exécutez npm install
   • Puis exécutez npm run build
4. Modifiez la configuration Windsurf pour ajouter le serveur 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. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf. Vérifiez en lançant une requête client MCP.

Claude

1. Installez Node.js et clonez le dépôt.
2. Construisez comme ci-dessus (npm install, npm run build).
3. Localisez le fichier de configuration MCP du serveur Claude.
4. Ajoutez le serveur MCP avec le snippet JSON suivant :

   {
     "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. Enregistrez les modifications, redémarrez Claude et testez la génération d’images.

Cursor

1. Vérifiez la présence de Node.js, clonez et construisez le dépôt.
2. Modifiez la configuration de Cursor pour ajouter le serveur 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. Enregistrez puis redémarrez Cursor. Vérifiez l’installation avec une requête de test.

Cline

1. Installez Node.js et les dépendances, puis construisez (npm install, npm run build).
2. Localisez le fichier de configuration MCP de Cline et insérez :

   {
     "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. Enregistrez et redémarrez Cline. Testez la connexion.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement dans la section env pour stocker et référencer vos clés et endpoints en toute sécurité. Exemple :

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer "dalle3" par le nom réel de votre serveur MCP et à renseigner votre propre URL MCP.

Vue d’ensemble

D’après ces tableaux, le serveur MCP Azure OpenAI DALL-E 3 couvre les bases avec un support clair des outils et de la sécurité, mais n’inclut pas de modèles de prompts, de ressources ni de support sampling explicite. Le score reflète une implémentation MCP fonctionnelle mais minimale.

Score MCP