Imagegen MCP D3

🚀 DALL-E 3 MCP Server

DALL-E 3 MCP Server 是一個模型上下文協議（MCP）服務器，它藉助標準化的 MCP 接口，讓大語言模型（LLMs）能夠使用 OpenAI 的 DALL-E 3 模型生成高質量圖像。

✨ 主要特性

• 🎨 高質量圖像生成：採用 DALL-E 3 進行前沿的圖像創作。
• 🔧 靈活配置：支持不同的尺寸、質量級別和風格。
• 📁 自動文件管理：處理目錄創建和文件保存。
• 🛡️ 強大的錯誤處理：具備全面的錯誤處理和詳細反饋。
• 📊 詳細日誌記錄：為調試和監控提供全面的日誌。
• 🚀 TypeScript 支持：全類型化，帶來更好的開發體驗。
• 🧪 充分測試：擁有高覆蓋率的綜合測試套件。

📦 安裝指南

使用 NPX（推薦）

npx imagegen-mcp-d3

使用 NPM

npm install -g imagegen-mcp-d3

從源代碼安裝

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

前提條件

• Node.js：版本 18.0.0 或更高。
• OpenAI API 密鑰：你需要一個有效的、具備 DALL-E 3 訪問權限的 OpenAI API 密鑰。

配置

環境變量

將你的 OpenAI API 密鑰設置為環境變量：

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

或者在項目根目錄創建一個 .env 文件：

OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here

💻 使用示例

與 Claude Desktop 配合使用

將此服務器添加到你的 Claude Desktop 配置中：

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

與其他 MCP 客戶端配合使用

該服務器實現了標準的 MCP 協議，可與任何兼容的客戶端配合使用。

可用工具

generate_image

使用 DALL-E 3 生成圖像並保存到指定位置。

參數：

• prompt（必需）：要生成圖像的文本描述。
• output_path（必需）：圖像應保存的完整文件路徑。
• size（可選）：圖像尺寸 - "1024x1024"、"1024x1792" 或 "1792x1024"（默認："1024x1024"）。
• quality（可選）：圖像質量 - "standard" 或 "hd"（默認："hd"）。
• style（可選）：圖像風格 - "vivid" 或 "natural"（默認："vivid"）。

示例：

{
  "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"
  }
}

響應： 該工具返回有關生成圖像的詳細信息，包括：

• 原始和修訂後的提示。
• 圖像 URL。
• 文件保存位置。
• 圖像規格。
• 文件大小。

📚 詳細文檔

API 參考

圖像尺寸

• 方形：1024x1024 - 非常適合社交媒體和一般用途。
• 豎版：1024x1792 - 適合手機壁紙和垂直顯示屏。
• 橫版：1792x1024 - 適合桌面壁紙和水平顯示屏。

質量選項

• 標準：生成速度更快，質量良好。
• 高清：更高質量，細節更豐富（推薦）。

風格選項

• 鮮豔：更具戲劇性和藝術感的詮釋。
• 自然：更逼真、自然的效果。

開發

環境搭建

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

可用腳本

npm run dev          # 在開發模式下運行，支持熱重載
npm run build        # 為生產環境構建
npm run start        # 啟動構建後的服務器
npm run test         # 運行測試
npm run test:watch   # 在監視模式下運行測試
npm run test:coverage # 運行測試並生成覆蓋率報告
npm run lint         # 運行 ESLint
npm run lint:fix     # 修復 ESLint 問題
npm run format       # 使用 Prettier 格式化代碼
npm run typecheck    # 運行 TypeScript 類型檢查

項目結構

src/
├── index.ts           # 主服務器實現
├── types.ts          # TypeScript 類型定義
└── __tests__/        # 測試文件
    └── index.test.ts # 主測試套件

運行測試

# 運行所有測試
npm test

# 運行測試並生成覆蓋率報告
npm run test:coverage

# 在開發期間以監視模式運行測試
npm run test:watch

錯誤處理

服務器針對常見場景提供了全面的錯誤處理：

• 缺少 API 密鑰：當未設置 OPENAI_API_KEY 時，顯示清晰的錯誤消息。
• 參數無效：對必需和可選參數進行驗證錯誤處理。
• API 錯誤：顯示來自 OpenAI API 的詳細錯誤消息。
• 文件系統錯誤：處理目錄創建和文件寫入問題。
• 網絡錯誤：優雅處理網絡連接問題。

日誌記錄

服務器為監控和調試提供詳細的日誌記錄：

• 請求發起和參數。
• API 通信狀態。
• 圖像生成進度。
• 文件保存確認。
• 錯誤詳情和堆棧跟蹤。

🤝 貢獻

我們歡迎貢獻！請參閱我們的 貢獻指南 瞭解詳細信息。

開發工作流程

1. 分叉倉庫。
2. 創建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature。
3. 進行更改。
4. 為新功能添加測試。
5. 確保所有測試通過：npm test。
6. 提交更改：git commit -m 'Add amazing feature'。
7. 推送到分支：git push origin feature/amazing-feature。
8. 打開拉取請求。

CI/CD

本項目使用 GitHub Actions 進行持續集成和部署：

• 測試：在多個 Node.js 版本（18、20、22）上進行自動化測試。
• 代碼質量：進行 ESLint、Prettier 和 TypeScript 檢查。
• 安全：進行依賴漏洞掃描。
• 發佈：在發佈時自動進行 NPM 發佈。
• 覆蓋率：本地代碼覆蓋率報告。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證 - 詳情請參閱 LICENSE 文件。

支持

• 問題反饋：GitHub Issues
• 討論交流：GitHub Discussions
• 郵件支持：通過 提交問題 獲取支持。

更新日誌

請參閱 CHANGELOG.md 瞭解詳細的更改歷史。

相關項目

• Model Context Protocol - 官方 MCP 規範。
• MCP TypeScript SDK - MCP 的 TypeScript SDK。
• Claude Desktop - 支持 MCP 服務器的 AI 助手。

致謝

• 感謝 OpenAI 提供 DALL-E 3 API。
• 感謝 Anthropic 提供模型上下文協議規範。
• 感謝 MCP 社區提供的工具和文檔。

高性能 MCP 用於使用 DALL·E 3 生成圖像 - 針對快速、可擴展和可定製的推理工作流程進行了優化。