Imagegen MCP D3

🚀 DALL-E 3 MCP Server

このサーバーは、標準化されたModel Context Protocol (MCP) インターフェースを通じて、大規模言語モデル (LLM) がOpenAIのDALL-E 3モデルを使用して高品質な画像を生成できるようにするMCPサーバーです。

🚀 クイックスタート

このサーバーを使用することで、LLMがDALL-E 3を利用して画像生成を行えます。以下に、インストール方法や使用例を説明します。

✨ 主な機能

• 🎨 高品質な画像生成：最先端のDALL-E 3を使用した画像生成
• 🔧 柔軟な設定：さまざまなサイズ、品質レベル、スタイルをサポート
• 📁 自動ファイル管理：ディレクトリの作成とファイルの保存を自動で処理
• 🛡️ 堅牢なエラーハンドリング：詳細なフィードバックを伴う包括的なエラーハンドリング
• 📊 詳細なロギング：デバッグとモニタリングのための包括的なロギング
• 🚀 TypeScript対応：開発体験を向上させるための完全な型付け
• 🧪 充実したテスト：高いカバレッジを持つ包括的なテストスイート

📦 インストール

NPXを使用する場合 (推奨)

npx imagegen-mcp-d3

NPMを使用する場合

npm install -g imagegen-mcp-d3

ソースからインストールする場合

git clone https://github.com/chrisurf/imagegen-mcp-d3.git
cd imagegen-mcp-d3
npm install
npm run build
npm start

前提条件

• Node.js：バージョン18.0.0以上
• OpenAI APIキー：DALL-E 3へのアクセスが可能な有効なOpenAI APIキーが必要

設定

環境変数

OpenAI APIキーを環境変数として設定します。

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"

または、プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成します。

OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here

💻 使用例

Claude Desktopでの使用

Claude Desktopの設定にこのサーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "imagegen-mcp-d3": {
      "command": "npx",
      "args": ["imagegen-mcp-d3"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key-here"
      }
    }
  }
}

その他のMCPクライアントでの使用

このサーバーは標準的なMCPプロトコルを実装しているため、互換性のあるクライアントで使用できます。

generate_imageツールの使用例

{
  "name": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "A serene sunset over a mountain lake with pine trees",
    "output_path": "/Users/username/Pictures/sunset_lake.png",
    "size": "1024x1792",
    "quality": "hd",
    "style": "natural"
  }
}

このツールは、生成された画像に関する詳細な情報を返します。

• 元のプロンプトと修正後のプロンプト
• 画像のURL
• ファイルの保存場所
• 画像の仕様
• ファイルサイズ

📚 ドキュメント

画像サイズ

• 正方形：1024x1024 - ソーシャルメディアや一般的な用途に最適
• 縦長：1024x1792 - モバイル壁紙や縦型ディスプレイに適しています
• 横長：1792x1024 - デスクトップ壁紙や横型ディスプレイに最適

品質オプション

• 標準：高速な生成、良好な品質
• HD：より詳細な高品質 (推奨)

スタイルオプション

• 鮮やか：より劇的で芸術的な解釈
• 自然：より現実的で自然な結果

🔧 技術詳細

開発環境のセットアップ

git clone https://github.com/chrisurf/imagegen-mcp-d3.git
cd imagegen-mcp-d3
npm install

利用可能なスクリプト

npm run dev          # ホットリロード付きの開発モードで実行
npm run build        # 本番環境用にビルド
npm run start        # ビルドされたサーバーを起動
npm run test         # テストを実行
npm run test:watch   # ウォッチモードでテストを実行
npm run test:coverage # カバレッジレポート付きでテストを実行
npm run lint         # ESLintを実行
npm run lint:fix     # ESLintの問題を修正
npm run format       # Prettierでコードを整形
npm run typecheck    # TypeScriptの型チェックを実行

プロジェクト構造

src/
├── index.ts           # メインサーバーの実装
├── types.ts          # TypeScriptの型定義
└── __tests__/        # テストファイル
    └── index.test.ts # メインのテストスイート

テストの実行

# すべてのテストを実行
npm test

# カバレッジ付きでテストを実行
npm run test:coverage

# 開発中にウォッチモードでテストを実行
npm run test:watch

エラーハンドリング

このサーバーは、一般的なシナリオに対する包括的なエラーハンドリングを提供します。

• APIキーが不足している場合：OPENAI_API_KEYが設定されていない場合に明確なエラーメッセージが表示されます
• 無効なパラメータ：必須パラメータとオプションパラメータの検証エラー
• APIエラー：OpenAI APIからの詳細なエラーメッセージ
• ファイルシステムエラー：ディレクトリの作成とファイルの書き込み問題の処理
• ネットワークエラー：ネットワーク接続問題の適切な処理

ロギング

このサーバーは、モニタリングとデバッグのための詳細なロギングを提供します。

• リクエストの開始とパラメータ
• API通信のステータス
• 画像生成の進捗
• ファイル保存の確認
• エラーの詳細とスタックトレース

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！詳細はコントリビューションガイドラインを参照してください。

開発ワークフロー

1. リポジトリをフォークする
2. 機能ブランチを作成する：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 変更を加える
4. 新しい機能に対するテストを追加する
5. すべてのテストが通過することを確認する：npm test
6. 変更をコミットする：git commit -m 'Add amazing feature'
7. ブランチにプッシュする：git push origin feature/amazing-feature
8. プルリクエストを作成する

🛠️ CI/CD

このプロジェクトは、GitHub Actionsを使用して継続的な統合とデプロイを行っています。

• テスト：複数のNode.jsバージョン (18、20、22) での自動テスト
• コード品質：ESLint、Prettier、TypeScriptのチェック
• セキュリティ：依存関係の脆弱性スキャン
• 公開：リリース時の自動NPM公開
• カバレッジ：ローカルのコードカバレッジレポート

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

🆘 サポート

• 問題報告：GitHub Issues
• ディスカッション：GitHub Discussions
• メール：サポートについては問題を作成してください

📜 変更履歴

詳細な変更履歴については、CHANGELOG.mdを参照してください。

📚 関連プロジェクト

• Model Context Protocol - 公式のMCP仕様
• MCP TypeScript SDK - MCP用のTypeScript SDK
• Claude Desktop - MCPサーバーをサポートするAIアシスタント

🙏 謝辞

• DALL-E 3 APIを提供してくれたOpenAI
• Model Context Protocol仕様を提供してくれたAnthropic
• ツールやドキュメントを提供してくれたMCPコミュニティ

このサーバーは、DALL·E 3を使用して画像を生成するための高性能なMCPで、高速、拡張性、カスタマイズ可能な推論ワークフローに最適化されています。