Serverul Azure OpenAI DALL-E 3 MCP

Ce face Serverul “Azure OpenAI DALL-E 3” MCP?

Serverul Azure OpenAI DALL-E 3 MCP este un strat de integrare care conectează asistenți AI și clienți la capabilitățile de generare imagini ale Azure OpenAI DALL-E 3 prin Model Context Protocol (MCP). Acționând ca o punte între clienții compatibili MCP și API-ul Azure DALL-E 3, serverul permite dezvoltatorilor și fluxurilor AI să genereze programatic imagini din prompturi de limbaj natural, să descarce imaginile create și să faciliteze sarcini avansate bazate pe imagini. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare oferind acces facil la funcții puternice de generare vizuală direct din instrumente, automatizări sau agenți AI, susținând o gamă largă de cazuri de utilizare pentru creație, design și generare de conținut.

Listă de Prompturi

Niciun șablon de prompt nu este menționat în depozit.

Listă de Resurse

Nicio resursă nu este specificată în documentația sau codul disponibil.

Listă de Instrumente

• generate_image
  Generează imagini folosind DALL-E 3 de la Azure OpenAI cu parametri configurabili precum prompt (obligatoriu), size (dimensiunile imaginii), quality (calitatea imaginii) și style (stilul imaginii).

• download_image
  Descarcă imagini generate de la o adresă URL dată într-un director local specificat cu un nume de fișier personalizat.

Cazuri de utilizare ale acestui Server MCP

• Creare de conținut asistată de AI
  • Permite asistenților AI să genereze imagini originale pe baza descrierilor utilizatorului pentru postări pe blog, articole sau prezentări, simplificând procesul de design vizual.
• Automatizare a fluxurilor de design
  • Integrează generarea de imagini în fluxurile de design, permițând crearea rapidă de mockup-uri, artă conceptuală sau materiale de marketing prin acces programatic la DALL-E 3.
• Prototipare și ideare
  • Susține sesiuni de brainstorming creativ unde echipele pot vizualiza instant idei transformând prompturi text în imagini în timpul dezvoltării de produs sau prezentărilor.
• Aplicații educaționale și ilustrative
  • Ajută educatori sau formatori să genereze pe loc ilustrații sau diagrame personalizate pentru a îmbunătăți materialele de învățare sau experiențele interactive.
• Augmentarea datelor pentru fluxuri ML
  • Folosește imagini sintetizate pentru augmentarea seturilor de date pentru modele de machine learning, mai ales în scenarii cu date vizuale puține sau omogene.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.
2. Clonează sau descarcă depozitul Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server.
3. Construiește serverul:
   • Rulează npm install
   • Apoi rulează npm run build
4. Editează configurația Windsurf pentru a adăuga serverul MCP:

   {
     "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. Salvează configurația și repornește Windsurf. Verifică prin trimiterea unei cereri MCP client.

Claude

1. Instalează Node.js și clonează repo-ul.
2. Construiește ca mai sus (npm install, npm run build).
3. Localizează fișierul de configurare MCP server pentru Claude.
4. Adaugă serverul MCP folosind următorul snippet 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. Salvează modificările, repornește Claude și testează generarea imaginilor.

Cursor

1. Confirmă prezența Node.js, clonează și construiește repo-ul.
2. Editează configurația Cursor pentru a adăuga serverul MCP:

   {
     "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. Salvează și repornește Cursor. Confirmă instalarea trimițând o cerere de test.

Cline

1. Instalează Node.js și dependențele, apoi construiește (npm install, npm run build).
2. Localizează fișierul de configurare MCP pentru Cline și inserează:

   {
     "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. Salvează și repornește Cline. Testează conexiunea.

Securizarea Cheilor API

Folosește variabile de mediu în secțiunea env pentru a stoca și referenția în siguranță cheile și endpoint-urile tale. Exemplu:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe adăugând componenta MCP în flow și conectând-o la agentul tău AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici "dalle3" cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel propriu.

Prezentare generală

Pe baza tabelelor, Serverul Azure OpenAI DALL-E 3 MCP acoperă bazele cu suport clar pentru instrumente și practici de securitate, dar lipsește șabloane de prompt, definiții de resurse și suport explicit pentru sampling/rădăcini. Scorul reflectă o implementare MCP funcțională, dar minimalistă.

Scor MCP