Wat doet de “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP Server?

De Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server is een integratielaag die AI-assistenten en clients verbindt met Azure OpenAI’s DALL-E 3 beeldgeneratie via het Model Context Protocol (MCP). Door als brug te fungeren tussen MCP-compatibele clients en de Azure DALL-E 3 API, stelt de server ontwikkelaars en AI-workflows in staat om programmatisch afbeeldingen te genereren uit natuurlijke taal prompts, gemaakte beelden te downloaden en geavanceerde beeldgebaseerde taken te faciliteren. Dit verrijkt ontwikkelworkflows door gemakkelijke toegang tot krachtige visuele generatiefuncties direct vanuit AI-tools, automatiseringen of interactieve agenten, ter ondersteuning van een breed scala aan creatieve, ontwerp- en contentcreatie-toepassingen.

Lijst van Prompts

Geen prompt-templates worden genoemd in de repository.

Lijst van Resources

Geen resources gespecificeerd in de beschikbare documentatie of code.

Lijst van Tools

• generate_image
  Genereert afbeeldingen met Azure OpenAI’s DALL-E 3 met configureerbare parameters zoals prompt (verplicht), size (afmetingen van het beeld), quality (beeldkwaliteit) en style (beeldstijl).

• download_image
  Downloadt gegenereerde afbeeldingen van een opgegeven URL naar een gespecificeerde lokale directory met een aangepaste bestandsnaam.

Use Cases van deze MCP Server

• AI-gedreven Contentcreatie
  • Maak het mogelijk voor AI-assistenten om originele afbeeldingen te genereren op basis van gebruikersbeschrijvingen voor blogposts, artikelen of presentaties en stroomlijn zo het visueel ontwerpproces.
• Geautomatiseerde Designworkflows
  • Integreer beeldgeneratie in designpipelines voor snelle creatie van mockups, concept art of marketingmateriaal via programmatische toegang tot DALL-E 3.
• Prototyping en Ideevorming
  • Ondersteun creatieve brainstormsessies waarbij teams ideeën direct kunnen visualiseren door tekstprompts tijdens productontwikkeling of pitchmeetings om te zetten in beelden.
• Educatieve en Illustratieve Toepassingen
  • Help docenten of trainers om direct aangepaste illustraties of diagrammen te genereren ter verrijking van leermateriaal of interactieve ervaringen.
• Data-augmentatie voor ML-pipelines
  • Gebruik gesynthetiseerde beelden voor het aanvullen van datasets voor machine learning modellen, vooral in situaties met een tekort aan diverse visuele data.

Hoe stel je het in?

Windsurf

1. Zorg dat Node.js op je systeem is geïnstalleerd.
2. Clone of download de Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server repository.
3. Bouw de server:
   • Voer npm install uit
   • Voer daarna npm run build uit
4. Bewerk je Windsurf-configuratie om de MCP-server toe te voegen:

   {
     "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. Sla de configuratie op en herstart Windsurf. Controleer door een MCP-clientverzoek te doen.

Claude

1. Installeer Node.js en clone de repo.
2. Bouw zoals hierboven (npm install, npm run build).
3. Zoek het MCP-serverconfiguratiebestand van Claude.
4. Voeg de MCP-server toe met het volgende JSON-fragment:

   {
     "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. Sla de wijzigingen op, herstart Claude en test de beeldgeneratie.

Cursor

1. Controleer of Node.js aanwezig is, clone en bouw de repo.
2. Bewerk de configuratie van Cursor om de MCP-server toe te voegen:

   {
     "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. Sla op en herstart Cursor. Controleer de installatie door een testverzoek te doen.

Cline

1. Installeer Node.js en afhankelijkheden en bouw daarna (npm install, npm run build).
2. Zoek het Cline MCP-configuratiebestand en voeg in:

   {
     "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. Sla op en herstart Cline. Test de verbinding.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen in het env-gedeelte om je sleutels en endpoints veilig op te slaan en te refereren. Voorbeeld:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers aan je FlowHunt-workflow toe te voegen, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je die met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het gedeelte systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet "dalle3" te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de tabellen dekt de Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server de basis met duidelijke tool-ondersteuning en veiligheidspraktijken, maar ontbreken prompt-templates, resourcedefinities en expliciete roots/sampling-ondersteuning. De score weerspiegelt een functionele maar minimale MCP-implementatie.

MCP Score