Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server

Cosa fa il server MCP “Azure OpenAI DALL-E 3”?

L’Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server è uno strato di integrazione che collega assistenti AI e client alle capacità di generazione immagini di Azure OpenAI DALL-E 3 tramite il Model Context Protocol (MCP). Agendo come ponte tra client compatibili MCP e l’API Azure DALL-E 3, il server consente a sviluppatori e flussi di lavoro AI di generare immagini programmabilmente da prompt in linguaggio naturale, scaricare immagini create e facilitare attività avanzate basate su immagini. Questo migliora i flussi di sviluppo permettendo l’accesso diretto a potenti funzionalità di generazione visiva direttamente dagli strumenti AI, automazioni o agenti interattivi, supportando un’ampia gamma di casi d’uso creativi, di design e creazione contenuti.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa è specificata nella documentazione o nel codice disponibili.

Elenco degli Strumenti

• generate_image
  Genera immagini usando Azure OpenAI DALL-E 3 con parametri configurabili come prompt (obbligatorio), size (dimensione immagine), quality (qualità immagine) e style (stile immagine).

• download_image
  Scarica le immagini generate da un URL indicato in una directory locale specificata con un nome file personalizzato.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Creazione di Contenuti AI
  • Permetti agli assistenti AI di generare immagini originali partendo da descrizioni utente per post, articoli o presentazioni, semplificando il processo di design dei contenuti visivi.
• Workflow di Design Automatizzati
  • Integra la generazione di immagini nelle pipeline di design, consentendo la creazione rapida di mockup, concept art o materiali di marketing sfruttando l’accesso programmabile a DALL-E 3.
• Prototipazione e Ideazione
  • Supporta sessioni di brainstorming creativo dove i team possono visualizzare istantaneamente idee trasformando prompt testuali in immagini durante lo sviluppo prodotto o le presentazioni.
• Applicazioni Didattiche e Illustrative
  • Aiuta educatori o formatori a generare illustrazioni o diagrammi personalizzati al volo per arricchire materiali didattici o esperienze interattive.
• Data Augmentation per Pipeline ML
  • Usa immagini sintetizzate per arricchire dataset per modelli di machine learning, specialmente in contesti con carenza di dati visivi diversificati.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Clona o scarica il repository Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server.
3. Compila il server:
   • Esegui npm install
   • Poi esegui npm run build
4. Modifica la configurazione di Windsurf per aggiungere il server 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. Salva la configurazione e riavvia Windsurf. Verifica effettuando una richiesta client MCP.

Claude

1. Installa Node.js e clona il repository.
2. Compila come sopra (npm install, npm run build).
3. Individua il file di configurazione MCP server di Claude.
4. Aggiungi il server MCP utilizzando il seguente snippet 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. Salva le modifiche, riavvia Claude e testa la generazione di immagini.

Cursor

1. Verifica la presenza di Node.js, clona e compila il repository.
2. Modifica la configurazione di Cursor per aggiungere il server 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. Salva e riavvia Cursor. Conferma la configurazione effettuando una richiesta di test.

Cline

1. Installa Node.js e le dipendenze, poi compila (npm install, npm run build).
2. Individua il file di configurazione MCP di Cline e inserisci:

   {
     "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. Salva e riavvia Cline. Testa la connessione.

Protezione delle Chiavi API

Utilizza variabili d’ambiente nella sezione env per archiviare e referenziare in modo sicuro le tue chiavi e gli endpoint. Esempio:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento avendo accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare "dalle3" con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Dalle tabelle emerge che Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server copre le basi con supporto chiaro agli strumenti e pratiche di sicurezza, ma manca di template di prompt, definizioni di risorse e supporto sampling esplicito. Il punteggio riflette una implementazione MCP funzionale ma essenziale.

Punteggio MCP