Azure OpenAI DALL-E 3 MCP 서버

“Azure OpenAI DALL-E 3” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Azure OpenAI DALL-E 3 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 클라이언트를 Model Context Protocol(MCP)을 통해 Azure OpenAI의 DALL-E 3 이미지 생성 기능에 연결하는 통합 레이어입니다. 이 서버는 MCP 호환 클라이언트와 Azure DALL-E 3 API 사이에서 다리 역할을 하여, 개발자와 AI 워크플로우가 자연어 프롬프트로부터 이미지를 프로그래밍 방식으로 생성하고, 생성된 이미지를 다운로드하며, 고급 이미지 기반 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이를 통해 AI 기반 도구, 자동화, 인터랙티브 에이전트 내에서 강력한 시각 생성 기능에 손쉽게 접근할 수 있어, 다양한 창작, 디자인, 콘텐츠 제작 활용 사례를 지원합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 코드에 명시된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• generate_image
  필수 입력값인 prompt를 비롯해 size(이미지 크기), quality(이미지 품질), style(이미지 스타일) 등 설정값으로 Azure OpenAI의 DALL-E 3을 통해 이미지를 생성합니다.

• download_image
  주어진 URL에서 생성된 이미지를 지정한 로컬 디렉터리에 원하는 파일명으로 다운로드합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• AI 기반 콘텐츠 제작
  • AI 어시스턴트가 사용자의 설명을 바탕으로 블로그, 기사, 프레젠테이션용 오리지널 이미지를 생성하여 시각 콘텐츠 디자인 과정을 간소화합니다.
• 자동화된 디자인 워크플로우
  • 이미지 생성을 디자인 파이프라인에 통합하여, 프로그래밍 방식으로 DALL-E 3의 접근성을 활용해 목업, 컨셉 아트, 마케팅 자료를 신속하게 제작할 수 있습니다.
• 프로토타이핑 및 아이데이션
  • 창의적 브레인스토밍 세션에서 텍스트 프롬프트를 이미지로 즉시 변환해 제품 개발이나 기획 회의에서 아이디어를 시각화할 수 있습니다.
• 교육 및 일러스트 활용
  • 교육자나 트레이너가 학습 자료 또는 인터랙티브 경험을 향상시키기 위해 맞춤형 일러스트나 다이어그램을 즉석에서 생성할 수 있습니다.
• 머신러닝 파이프라인의 데이터 증강
  • 다양한 시각 데이터가 부족한 상황에서 데이터셋을 증강하기 위해 합성 이미지를 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Azure OpenAI DALL-E 3 MCP 서버 저장소를 복제하거나 다운로드하세요.
3. 서버를 빌드하세요:
   • npm install 실행
   • 그다음 npm run build 실행
4. Windsurf 설정을 편집하여 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "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. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. MCP 클라이언트 요청으로 확인하세요.

Claude

1. Node.js를 설치하고 저장소를 복제하세요.
2. 위와 같이 빌드하세요(npm install, npm run build).
3. Claude의 MCP 서버 설정 파일을 찾으세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 사용하여 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "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. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작한 후 이미지 생성을 테스트하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하고 저장소를 복제 및 빌드하세요.
2. Cursor 설정을 편집하여 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "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. 저장 후 Cursor를 재시작하세요. 테스트 요청으로 설정을 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 의존성을 설치한 뒤 빌드하세요(npm install, npm run build).
2. Cline MCP 설정 파일을 찾아 다음을 삽입하세요:

   {
     "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. 저장 후 Cline을 재시작하세요. 연결을 테스트하세요.

API 키 보안

env 섹션에서 환경 변수를 사용해 키와 엔드포인트를 안전하게 저장하고 참조하세요. 예시:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

이 MCP를 FlowHunt 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하면 구성 패널이 열립니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 후, AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. "dalle3"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

이 표에 따르면 Azure OpenAI DALL-E 3 MCP 서버는 명확한 도구 지원과 보안 관행 등 기본은 충실하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 명시적 루트/샘플링 지원은 부족합니다. 점수는 기능적이지만 최소한의 MCP 구현을 반영합니다.

MCP 점수