Máy chủ MCP Azure OpenAI DALL-E 3

Máy chủ MCP “Azure OpenAI DALL-E 3” làm gì?

Máy chủ MCP Azure OpenAI DALL-E 3 là một tầng tích hợp kết nối trợ lý AI và các client với khả năng tạo ảnh DALL-E 3 của Azure OpenAI thông qua Model Context Protocol (MCP). Bằng cách đóng vai trò như cầu nối giữa client tương thích MCP và API Azure DALL-E 3, máy chủ cho phép các nhà phát triển và quy trình AI tạo ảnh lập trình từ các prompt ngôn ngữ tự nhiên, tải xuống ảnh đã tạo, và hỗ trợ các tác vụ nâng cao dựa trên hình ảnh. Điều này tăng cường quy trình phát triển bằng cách cho phép truy cập dễ dàng vào các tính năng tạo hình ảnh mạnh mẽ trực tiếp từ công cụ AI, tự động hóa hoặc agent tương tác, phục vụ đa dạng các trường hợp sáng tạo, thiết kế và tạo nội dung.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên nào được chỉ định trong tài liệu hoặc mã nguồn.

Danh sách Công cụ

• generate_image
  Tạo hình ảnh bằng DALL-E 3 của Azure OpenAI với các tham số cấu hình như prompt (bắt buộc), size (kích thước), quality (chất lượng), và style (phong cách ảnh).

• download_image
  Tải ảnh đã tạo từ một URL về thư mục cục bộ với tên tệp tùy chỉnh.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tạo nội dung bằng AI
  • Cho phép trợ lý AI tạo ảnh gốc dựa trên mô tả người dùng cho bài viết blog, bài báo hoặc thuyết trình, tối ưu hóa quy trình thiết kế hình ảnh.
• Tự động hóa quy trình thiết kế
  • Tích hợp tạo ảnh vào pipeline thiết kế, hỗ trợ tạo nhanh mockup, concept art hoặc tài liệu marketing nhờ truy cập lập trình vào DALL-E 3.
• Phác thảo ý tưởng và thử nghiệm
  • Hỗ trợ brainstorm sáng tạo, đội nhóm có thể trực quan hóa ý tưởng tức thì bằng cách chuyển prompt văn bản thành ảnh khi phát triển sản phẩm hoặc họp pitching.
• Ứng dụng giáo dục và minh họa
  • Giúp giáo viên, huấn luyện viên tạo hình minh họa hoặc sơ đồ tùy chỉnh ngay lập tức để nâng cao tài liệu học và trải nghiệm tương tác.
• Bổ sung dữ liệu cho pipeline Machine Learning
  • Sử dụng ảnh tổng hợp để tăng cường tập dữ liệu cho mô hình máy học, đặc biệt trong các tình huống thiếu dữ liệu hình ảnh đa dạng.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
2. Clone hoặc tải về kho máy chủ MCP Azure OpenAI DALL-E 3.
3. Build server:
   • Chạy npm install
   • Sau đó chạy npm run build
4. Chỉnh sửa cấu hình Windsurf để thêm máy chủ 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. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf. Xác nhận bằng cách gửi yêu cầu client MCP.

Claude

1. Cài đặt Node.js và clone repo.
2. Build như trên (npm install, npm run build).
3. Tìm tệp cấu hình máy chủ MCP của Claude.
4. Thêm máy chủ MCP bằng đoạn JSON sau:

   {
     "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. Lưu thay đổi, khởi động lại Claude và kiểm tra tạo ảnh.

Cursor

1. Xác nhận đã có Node.js, clone và build repo.
2. Chỉnh sửa cấu hình Cursor để thêm máy chủ 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. Lưu và khởi động lại Cursor. Xác nhận thiết lập bằng cách gửi yêu cầu thử.

Cline

1. Cài đặt Node.js và các phụ thuộc, rồi build (npm install, npm run build).
2. Tìm file cấu hình MCP của Cline và chèn vào:

   {
     "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. Lưu và khởi động lại Cline. Kiểm tra kết nối.

Bảo mật API Key

Sử dụng biến môi trường trong phần env để lưu trữ và tham chiếu khóa, endpoint một cách an toàn. Ví dụ:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow trên FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI đã có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý đổi "dalle3" thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng đường dẫn máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa vào bảng trên, Máy chủ MCP Azure OpenAI DALL-E 3 đáp ứng cơ bản với hỗ trợ công cụ rõ ràng và thực hành bảo mật, nhưng thiếu mẫu prompt, định nghĩa tài nguyên và hỗ trợ sampling/roots rõ ràng. Điểm số phản ánh một triển khai MCP chức năng tối thiểu.

Điểm MCP