Image Gen With MCP

🚀 基于MCPインターフェースのAI画像生成サーバ

このプロジェクトは、Stable Diffusionの画像生成機能を統合したモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバを提供し、AIエージェントが画像生成のリクエストと受信を行えるようにします。
本プロジェクトは、Block's Gooseカスタム拡張チュートリアルに提供されているサンプルに基づいています。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

1. 仮想環境を作成し、.venvを強制的に使用します。

   virtualenv .venv
   

2. 仮想環境をアクティブ化します。

   source .venv/bin/activate
   

3. MCPパッケージ（Goose統合用）をインストールします。

   pip install -e .
   

サービスの起動

MCPサーバには統合された画像生成サービスが含まれています。1つのコマンドで両方を起動できます。

標準モード：

source .venv/bin/activate  # 仮想環境をアクティブ化
export IMAGE_GEN_DIR=/絶対パス/to/folder # 生成画像の保存先フォルダを設定
image-gen-mcp

開発モード（FastMCPインスペクタ付き）： 2つのターミナルを開きます。

ターミナル1：

source .venv/bin/activate  # 仮想環境をアクティブ化
export IMAGE_GEN_DIR=/絶対パス/to/folder # 生成画像の保存先フォルダを設定
image-gen-mcp # 画像生成サービス（と使用しないMCPサーバ）を起動

ターミナル2：

source .venv/bin/activate  # 仮想環境をアクティブ化
export IMAGE_GEN_DIR=/絶対パス/to/folder # 生成画像の保存先フォルダを設定
mcp dev src/image_gen_mcp/server.py # インスペクタを使用してMCPサーバを起動

注意：開発モードを使用する場合のみ、画像生成サービスを個別に起動する必要があります。

これにより、FastMCPインスペクタ付きのMCPサーバが起動し、以下の機能が提供されます。

1. デバッグ用のWebインターフェース http://127.0.0.1:8000
2. 画像生成設定の確認と調整

💻 使用例

基本的な使用法

リクエストの送信： curlコマンドまたは任意のHTTPクライアントを使用してサービスにリクエストを送信します。例えば：

curl -X POST "http://localhost:5000/api/generate" \
     --data-raw '{"prompt": "飛んでいるフクロウ", "negative_prompt": ""}'

レスポンスの受信：

{
  "status": "success",
  "message": "生成成功",
  "data": {
    "url": "http://localhost:5000/images/... png",
    "dimensions": "1024x1024"
  }
}

📚 ドキュメント

ファイル構成

プロジェクトのファイル構造は次の通りです。

.
├── src/
│   ├── image_gen_mcp/
│   │   ├── generator.py       # 画像生成のメインロジックを処理
│   │   └── server.py          # MCPインターフェースを提供するサーバ
│   └── requirements.txt      # プロジェクトの依存関係
└── README.md                  # プロジェクトドキュメント

Gooseとの統合

環境変数の設定： GooseにIMAGE_GEN_DIRという環境変数を追加し、生成画像の保存場所を指定します。

使用方法： Goose内で、画像生成のリクエストを行い、URLとメタデータを含むMCPオブジェクトを受信できます。
このサービスはローカルでの実行をサポートしていますが、より高速なレスポンスを得るにはOpenAI GPT - 4oの使用をおすすめします。

サービスアーキテクチャ

1. 画像生成サービス（src/image_gen_mcp/generator.py）

   • Stable Diffusionモデルを使用して実際の画像生成を行います。
   • シンプルなHTTP APIインターフェースを提供します。
   • 画像のURL、寸法、メタデータを返します。
   • デフォルトでは5000ポートで動作します（カスタマイズ可能）。
   • 独立したスレッドで動作し、MCPサーバと共存します。

2. MCPサーバ（src/image_gen_mcp/server.py）

   • AIエージェントが使用する標準化されたMCPインターフェースを提供します。
   • リクエストを統合された画像生成サービスに転送します。
   • URLとメタデータを含むMCPオブジェクトを返します。

サービスの停止

Ctrl + Cを押すと、両方のサービスが停止します。現在、これらは同じプロセスで動作しています。