Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server

Čo robí MCP Server “Azure OpenAI DALL-E 3”?

Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server je integračná vrstva, ktorá prepája AI asistentov a klientov s možnosťami generovania obrázkov služby Azure OpenAI DALL-E 3 prostredníctvom Model Context Protocol (MCP). Ako most medzi MCP-kompatibilnými klientmi a Azure DALL-E 3 API umožňuje server vývojárom a AI workflowom programovateľne generovať obrázky z prirodzených jazykových promptov, sťahovať vytvorené obrázky a uľahčovať pokročilé úlohy založené na obrázkoch. To zlepšuje vývojárske pracovné postupy umožnením jednoduchého prístupu k výkonným funkciám vizuálneho generovania priamo z AI nástrojov, automatizácií alebo interaktívnych agentov a podporuje široké spektrum kreatívnych, dizajnových a obsahovo-orientovaných použití.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii alebo kóde nie sú špecifikované žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

• generate_image
  Generuje obrázky pomocou Azure OpenAI DALL-E 3 s konfigurovateľnými parametrami ako prompt (povinný), size (rozmery obrázku), quality (kvalita obrázku) a style (štýl obrázku).

• download_image
  Sťahuje vygenerované obrázky z danej URL do určenej lokálnej zložky s vlastným názvom súboru.

Prípady použitia tohto MCP servera

• AI-poháňaná tvorba obsahu
  • Umožnite AI asistentom generovať originálne obrázky na základe používateľských popisov pre blogové príspevky, články alebo prezentácie a zjednodušte proces návrhu vizuálneho obsahu.
• Automatizované dizajnové workflowy
  • Integrujte generovanie obrázkov do dizajnových pipeline na rýchlu tvorbu návrhov, koncept artov alebo marketingových materiálov vďaka programovateľnému prístupu k DALL-E 3.
• Prototypovanie a nápady
  • Podporte kreatívne brainstormovanie, kde tímy môžu okamžite vizualizovať nápady konvertovaním textových promptov na obrázky počas vývoja produktov alebo prezentácií.
• Vzdelávacie a ilustračné aplikácie
  • Pomôžte učiteľom alebo školiteľom generovať na mieru šité ilustrácie alebo diagramy na zlepšenie študijných materiálov či interaktívnych zážitkov.
• Augmentácia dát pre ML pipeline
  • Využívajte syntetizované obrázky na rozšírenie datasetov pre modely strojového učenia, najmä tam, kde chýbajú rôznorodé vizuálne dáta.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Klonujte alebo stiahnite repozitár Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server.
3. Postavte server:
   • Spustite npm install
   • Potom spustite npm run build
4. Upravte svoju Windsurf konfiguráciu a pridajte 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. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf. Overte vyvolaním MCP klient požiadavky.

Claude

1. Nainštalujte Node.js a klonujte repozitár.
2. Postavte podľa vyššie uvedeného (npm install, npm run build).
3. Nájdite konfiguračný súbor MCP servera Claude.
4. Pridajte MCP server pomocou tohto JSON útržku:

   {
     "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. Uložte zmeny, reštartujte Claude a otestujte generovanie obrázkov.

Cursor

1. Overte prítomnosť Node.js, klonujte a postavte repozitár.
2. Upravte konfiguráciu Cursor a pridajte 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. Uložte a reštartujte Cursor. Overte nastavenie odoslaním testovacej požiadavky.

Cline

1. Nainštalujte Node.js a závislosti, potom postavte (npm install, npm run build).
2. Nájdite konfiguračný súbor MCP pre Cline a vložte:

   {
     "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. Uložte a reštartujte Cline. Otestujte pripojenie.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite premenné prostredia v sekcii env na bezpečné uloženie a referencovanie vašich kľúčov a endpointov. Príklad:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Ako použiť tento MCP vo flow

Používanie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a pripojením k AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent, aby ste otvorili panel konfigurácie. V časti systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera pomocou tohto JSON formátu:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť "dalle3" na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe tabuľky Azure OpenAI DALL-E 3 MCP Server pokrýva základy s jasnou podporou nástrojov a bezpečnostnými postupmi, ale chýbajú šablóny promptov, definície zdrojov a explicitná podpora roots/samplingu. Skóre odráža funkčné, ale minimalistické MCP riešenie.

MCP skóre