Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server

Hva gjør “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP Server?

Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server er et integrasjonslag som kobler AI-assistenter og klienter til Azure OpenAIs DALL-E 3 bildegenereringsmuligheter via Model Context Protocol (MCP). Ved å fungere som en bro mellom MCP-kompatible klienter og Azure DALL-E 3 API, gir serveren utviklere og AI-arbeidsflyter mulighet til å programmere generering av bilder fra naturlige språkbeskrivelser, laste ned opprettede bilder, og legge til rette for avanserte bildebaserte oppgaver. Dette forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å gi enkel tilgang til kraftige visuelle genereringsfunksjoner direkte fra AI-drevne verktøy, automatiseringer eller interaktive agenter, og støtter et bredt spekter av kreative, design- og innholdsgenereringsbehov.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er nevnt i repositoriet.

Liste over Ressurser

Ingen ressurser er spesifisert i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over Verktøy

• generate_image
  Genererer bilder ved hjelp av Azure OpenAIs DALL-E 3 med konfigurerbare parametere som prompt (påkrevd), size (bildestørrelse), quality (bildekvalitet) og style (bildestil).

• download_image
  Laster ned genererte bilder fra en gitt URL til en spesifisert lokal mappe med egendefinert filnavn.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• AI-drevet innholdsskaping
  • Gjør det mulig for AI-assistenter å generere originale bilder basert på brukerbeskrivelser til blogginnlegg, artikler eller presentasjoner, og effektiviser den visuelle innholdsdesignprosessen.
• Automatiserte designarbeidsflyter
  • Integrer bildegenerering i designpipelines, og muliggjør rask opprettelse av mockups, konseptkunst eller markedsføringsmateriell ved å bruke programmatisk tilgang til DALL-E 3.
• Prototyping og idégenerering
  • Støtt kreative idéprosesser der team kan visualisere ideer umiddelbart ved å konvertere tekstbeskrivelser til bilder under produktutvikling eller presentasjonsmøter.
• Pedagogiske og illustrative applikasjoner
  • Hjelp lærere eller instruktører med å generere tilpassede illustrasjoner eller diagrammer på stedet for å forbedre læremateriell eller interaktive opplevelser.
• Datautvidelse for ML-pipelines
  • Bruk syntetiske bilder for å utvide datasett til maskinlæringsmodeller, spesielt i situasjoner hvor variert visuelt datagrunnlag mangler.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Klon eller last ned Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server-repositoriet.
3. Bygg serveren:
   • Kjør npm install
   • Deretter kjør npm run build
4. Rediger Windsurf-konfigurasjonen for å legge til MCP-serveren:

   {
     "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. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt. Verifiser ved å sende en MCP-klientforespørsel.

Claude

1. Installer Node.js og klon repoet.
2. Bygg som over (npm install, npm run build).
3. Finn Claudes MCP server-konfigurasjonsfil.
4. Legg til MCP-serveren med følgende JSON-utdrag:

   {
     "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. Lagre endringer, start Claude på nytt og test bildegenerering.

Cursor

1. Bekreft at Node.js er installert, klon og bygg repoet.
2. Rediger Cursors konfigurasjon for å legge til MCP-serveren:

   {
     "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. Lagre og start Cursor på nytt. Bekreft oppsettet ved å sende en testforespørsel.

Cline

1. Installer Node.js og avhengigheter, bygg deretter (npm install, npm run build).
2. Finn Cline MCP-konfigurasjonsfilen og sett inn:

   {
     "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. Lagre og start Cline på nytt. Test tilkoblingen.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler i env-seksjonen for å lagre og referere nøkler og endepunkter sikkert. Eksempel:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljer med dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "dalle3" til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

Basert på tabellene dekker Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server det grunnleggende med tydelig verktøystøtte og sikkerhetspraksis, men mangler prompt-maler, ressursdefinisjoner og eksplisitt roots/sampling-støtte. Scoren reflekterer en funksjonell, men minimal MCP-implementasjon.

MCP-score