Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server

Co robi serwer “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP?

Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server to warstwa integracyjna, która łączy asystentów AI i klientów z możliwościami generowania obrazów DALL-E 3 w Azure OpenAI za pomocą Model Context Protocol (MCP). Działając jako most pomiędzy klientami kompatybilnymi z MCP a API DALL-E 3 Azure, serwer umożliwia programistom i przepływom AI programowalne generowanie obrazów z opisów w języku naturalnym, pobieranie utworzonych obrazów i realizację zaawansowanych zadań wizualnych. Usprawnia to przepływy pracy programistycznej, zapewniając łatwy dostęp do potężnych funkcji generowania obrazów bezpośrednio z narzędzi opartych o AI, automatyzacji lub agentów interaktywnych, wspierając szeroki zakres kreatywnych, projektowych i contentowych zastosowań.

Lista promptów

Brak wzorców promptów wymienionych w repozytorium.

Lista zasobów

Brak zasobów wyszczególnionych w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Lista narzędzi

• generate_image
  Generuje obrazy przy użyciu DALL-E 3 Azure OpenAI z konfigurowalnymi parametrami, takimi jak prompt (wymagany), size (wymiary obrazu), quality (jakość obrazu) i style (styl obrazu).

• download_image
  Pobiera wygenerowane obrazy z podanego adresu URL do określonego lokalnego katalogu z własną nazwą pliku.

Przykładowe zastosowania tego MCP Servera

• Tworzenie treści zasilanych AI
  • Pozwól asystentom AI generować oryginalne obrazy na podstawie opisów użytkownika do wpisów na bloga, artykułów czy prezentacji, usprawniając projektowanie treści wizualnych.
• Zautomatyzowane przepływy projektowe
  • Zintegruj generowanie obrazów w pipeline’y projektowe, umożliwiając szybkie tworzenie makiet, koncepcji czy materiałów marketingowych dzięki programowalnemu dostępowi do DALL-E 3.
• Prototypowanie i ideacja
  • Wspieraj burze mózgów, gdzie zespoły mogą natychmiast wizualizować pomysły, zamieniając tekstowe prompt’y na obrazy podczas rozwoju produktu lub prezentacji.
• Zastosowania edukacyjne i ilustracyjne
  • Pomagaj edukatorom lub trenerom generować na bieżąco niestandardowe ilustracje lub diagramy, wzbogacając materiały dydaktyczne lub interaktywne doświadczenia.
• Augmentacja danych dla pipeline’ów ML
  • Używaj syntezowanych obrazów do wzbogacania zbiorów danych dla modeli uczenia maszynowego, zwłaszcza w sytuacjach braku zróżnicowanych danych wizualnych.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Sklonuj lub pobierz repozytorium Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server.
3. Zbuduj serwer:
   • Uruchom npm install
   • Następnie uruchom npm run build
4. Edytuj konfigurację Windsurf, aby dodać MCP server:

   {
     "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. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf. Zweryfikuj przez wywołanie żądania klienta MCP.

Claude

1. Zainstaluj Node.js i sklonuj repozytorium.
2. Zbuduj jak powyżej (npm install, npm run build).
3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP server dla Claude.
4. Dodaj MCP server, używając poniższego fragmentu 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. Zapisz zmiany, zrestartuj Claude i przetestuj generowanie obrazów.

Cursor

1. Potwierdź obecność Node.js, sklonuj i zbuduj repozytorium.
2. Edytuj konfigurację Cursor, aby dodać MCP server:

   {
     "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. Zapisz i zrestartuj Cursor. Potwierdź konfigurację, wysyłając żądanie testowe.

Cline

1. Zainstaluj Node.js i zależności, następnie zbuduj (npm install, npm run build).
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP dla Cline i wstaw:

   {
     "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. Zapisz i zrestartuj Cline. Przetestuj połączenie.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj zmiennych środowiskowych w sekcji env, aby bezpiecznie przechowywać i odwoływać się do kluczy i endpointów. Przykład:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Jak używać MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować MCP server z workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego MCP servera w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może używać tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić "dalle3" na właściwą nazwę swojego MCP servera i podać własny adres URL do MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel, Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server obejmuje podstawy z jasnym wsparciem narzędzi i praktyk bezpieczeństwa, ale brakuje mu szablonów promptów, definicji zasobów i jawnego wsparcia sampling/roots. Wynik odzwierciedla funkcjonalną, ale minimalną implementację MCP.

Wynik MCP