Azure OpenAI DALL-E 3 MCP サーバー

「Azure OpenAI DALL-E 3」MCPサーバーは何をするのか？

Azure OpenAI DALL-E 3 MCP サーバーは、Model Context Protocol（MCP）を通じてAIアシスタントやクライアントをAzure OpenAIのDALL-E 3画像生成機能に接続する統合レイヤーです。MCP対応クライアントとAzure DALL-E 3 APIの間の橋渡しとして機能し、開発者やAIワークフローが自然言語プロンプトからプログラム的に画像を生成したり、作成した画像をダウンロードしたり、高度な画像ベースのタスクを容易に実現します。これにより、AI搭載ツールや自動化、インタラクティブエージェントから、強力なビジュアル生成機能に簡単にアクセスでき、幅広いクリエイティブ・デザイン・コンテンツ生成のユースケースをサポートします。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

公開されているドキュメントやコードにリソースの指定はありません。

ツール一覧

• generate_image
  prompt（必須）、size（画像サイズ）、quality（画質）、style（画像スタイル）などのパラメータを指定して、Azure OpenAIのDALL-E 3で画像を生成します。

• download_image
  指定したURLから生成画像をローカルディレクトリにカスタムファイル名でダウンロードします。

このMCPサーバーのユースケース

• AIによるコンテンツ作成
  • AIアシスタントがユーザーの説明に基づきブログや記事、プレゼンテーション用のオリジナル画像を生成し、ビジュアルコンテンツデザインを効率化します。
• 自動化デザインワークフロー
  • 画像生成をデザインパイプラインへ統合し、DALL-E 3へのプログラム的アクセスによってモックアップ・コンセプトアート・マーケティング資料を迅速に作成できます。
• プロトタイピングとアイデア出し
  • 製品開発や提案ミーティングで、テキストプロンプトを即座に画像化し、チームのブレインストーミングを支援します。
• 教育・イラスト用途
  • 教育者やトレーナーが学習教材やインタラクティブ体験を強化するため、カスタムイラストや図解を即座に生成できます。
• 機械学習パイプライン向けデータ拡張
  • 多様なビジュアルデータが不足するシナリオでも、合成画像でMLモデル用データセットを拡張できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがシステムにインストールされていることを確認します。
2. Azure OpenAI DALL-E 3 MCP サーバーのリポジトリをクローンまたはダウンロードします。
3. サーバーをビルドします:
   • npm install を実行
   • 続けて npm run build を実行
4. Windsurfの設定を編集し、MCPサーバーを追加します:

   {
     "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. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。MCPクライアントリクエストを実行して検証してください。

Claude

1. Node.jsをインストールし、リポジトリをクローンします。
2. 上記と同様にビルドします（npm install, npm run build）。
3. ClaudeのMCPサーバー設定ファイルを見つけます。
4. 以下のJSONスニペットを使ってMCPサーバーを追加します:

   {
     "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. 変更を保存し、Claudeを再起動して画像生成をテストします。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認し、リポジトリをクローンしてビルドします。
2. Cursorの設定を編集し、MCPサーバーを追加します:

   {
     "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. 保存してCursorを再起動します。テストリクエストを発行してセットアップを確認してください。

Cline

1. Node.jsと依存関係をインストールし、ビルドします（npm install, npm run build）。
2. Cline MCPの設定ファイルを見つけ、以下を挿入します:

   {
     "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. 保存してClineを再起動します。接続をテストしてください。

APIキーの安全な管理

envセクションで環境変数を使用し、キーやエンドポイントを安全に保存・参照しましょう。例:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

FlowHuntのフロー内でこのMCPを使うには

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムのMCP設定欄に下記JSON形式でサーバー情報を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPのすべての機能・ツールにアクセスできるようになります。"dalle3"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記表から、Azure OpenAI DALL-E 3 MCPサーバーは明確なツールサポートとセキュリティ実践を備え、基本要件を満たしていますが、プロンプトテンプレート、リソース定義、ルート/サンプリング等の明記はありません。スコアは実用的かつ最小限のMCP実装であることを反映しています。

MCPスコア