关键词

DALL-E图像生成文生图图像编辑OpenAI API

使用说明

项目简介

本项目 'DALL-E MCP Server' 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，专门用于通过 OpenAI 的 DALL-E API 生成图像。它允许 MCP 客户端（如 Cline）调用工具来生成、编辑和创建 DALL-E 图像变体。

主要功能点

  • 文生图 (generate_image): 根据文本提示，使用 DALL-E 2 或 DALL-E 3 模型生成图像。支持选择模型版本、图像尺寸、图片质量和风格（DALL-E 3）、生成数量等参数。
  • 图像编辑 (edit_image): 基于文本提示和提供的原始图像，使用 DALL-E 2 模型编辑现有图像。可以指定编辑区域的掩码。
  • 图像变体生成 (create_variation): 基于提供的原始图像，使用 DALL-E 2 模型生成图像的变体。
  • API Key 验证 (validate_key): 验证配置的 OpenAI API Key 是否有效。

安装步骤

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/Garoth/dalle-mcp.git
cd dalle-mcp

  2. 安装依赖:

    npm install

  3. 构建项目:

    npm run build

服务器配置

要将 'DALL-E MCP Server' 集成到 MCP 客户端（例如 Cline），您需要配置客户端的 MCP 设置。以下是 Cline 的配置示例，您需要根据您的 MCP 客户端进行调整。

在 Cline 的 MCP 设置文件 ('cline_mcp_settings.json') 中，添加如下配置项：

{
  "mcpServers": {
    "dalle-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/dalle-mcp-server/build/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here",
        "SAVE_DIR": "/path/to/save/directory"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

配置参数说明:

  • '"dalle-mcp"': 服务器名称，您可以自定义。
  • '"command": "node"': 启动服务器的命令，这里使用 Node.js 运行时。
  • '"args": ["/path/to/dalle-mcp-server/build/index.js"]': 启动命令的参数，指向构建后的 'index.js' 文件路径。 请将 '/path/to/dalle-mcp-server/build/index.js' 替换为实际的 'dalle-mcp' 服务器构建目录下的 'index.js' 文件的绝对路径。
  • '"env"': 环境变量配置。
    • '"OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"': 请将 '"your-api-key-here"' 替换为您的 OpenAI API Key。 您可以在 OpenAI API Keys 页面 获取。
    • '"SAVE_DIR": "/path/to/save/directory"': 可选配置。请将 '/path/to/save/directory' 替换为您希望保存生成图像的目录的绝对路径。 如果不配置，默认保存到服务器运行目录。 对于 Cline 用户，建议设置为您当前工作区目录的路径，以便 Cline 能够正确显示生成的图像。
  • '"disabled": false': 设置为 'false' 启用该服务器。
  • '"autoApprove": []': 自动批准的工具列表，默认为空。

确保替换配置中的路径和 API Key 为您实际的值。

基本使用方法

配置完成后，在 MCP 客户端中，您可以使用以下工具与 'DALL-E MCP Server' 交互：

  1. generate_image (文生图): 调用 'generate_image' 工具，并提供 'prompt' 参数来描述您想要生成的图像。例如：

    {
  "tool_call": {
    "name": "generate_image",
    "arguments": {
      "prompt": "A futuristic city with flying cars and neon lights",
      "model": "dall-e-3",
      "size": "1024x1024"
    }
  }
}

  2. edit_image (图像编辑): 调用 'edit_image' 工具，需要提供 'prompt' (编辑描述) 和 'imagePath' (原始图像路径) 参数。 可以选择性提供 'mask' 参数（掩码图像路径）。 例如：

    {
  "tool_call": {
    "name": "edit_image",
    "arguments": {
      "prompt": "Add a red hat",
      "imagePath": "/path/to/image.png"
    }
  }
}

  3. create_variation (图像变体生成): 调用 'create_variation' 工具，需要提供 'imagePath' (原始图像路径) 参数。例如：

    {
  "tool_call": {
    "name": "create_variation",
    "arguments": {
      "imagePath": "/path/to/image.png"
    }
  }
}

  4. validate_key (API Key 验证): 调用 'validate_key' 工具，无需参数，用于验证 API Key 是否有效。

    {
  "tool_call": {
    "name": "validate_key",
    "arguments": {}
  }
}

请注意:

  • 图像文件路径 ('imagePath', 'mask') 可以是相对路径或绝对路径。相对路径是相对于服务器运行目录。
  • 生成的图像会保存在配置的 'SAVE_DIR' 目录下，或者默认的服务器运行目录下。
  • 详细的工具参数说明请参考仓库的 'README.md' 文件。

信息

分类

AI与计算

访问项目