MCP tool for image generation used stable diffusion 1.5. https://git.takashi-2521.com/generate-image-sd15-mcp.git/atom?h=main 2026-09-12T13:35:10+00:00 2026-09-12T13:35:10+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T13:35:10+00:00 urn:sha1:a61cb74f739e9fadb5a3cfb0feb7d03254921985 配布パッケージ名、CLIコマンド名、MCPサーバ名、文書中のアプリ名を 全て generate-image-sd15-mcp に統一した。Pythonパッケージ名 (mcp_sd15)とディレクトリ構造は変更せず、import文への影響なし。 変更内容: - pyproject.toml: name="mcp-sd15" → "generate-image-sd15-mcp" project.scripts: mcp-sd15 → generate-image-sd15-mcp - cli.py: argparse prog="mcp-sd15" → "generate-image-sd15-mcp" - server.py: MCPServer("mcp-sd15") → "generate-image-sd15-mcp" - README.md: 見出しと起動コマンドを更新 - doc/config.md: アプリ名と起動コマンド例を更新 - doc/mcp.md: 概要のアプリ名を更新 - doc/Design.md: モジュール構成、設定オブジェクト、スクリプト名を更新 - .github/copilot-instructions.md: リポジトリ指示のアプリ名を更新 - script/smoke_streamable_http.py: docstringのアプリ名を更新 - script/smoke_matrix.py: docstringのアプリ名を更新 - uv.lock: パッケージ名を更新 検証: - ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 61 passed - uv run generate-image-sd15-mcp --version でコマンド名を確認 2026-09-12T12:19:16+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T12:19:16+00:00 urn:sha1:796251e5b0da524584c9e81b8ad6e1dcc0931aa3 config.tomlの[prompt]でpositive/negativeのbase promptファイルを指定し、 MCP経由でLLMから渡されたプロンプトと結合してpipelineへ渡す機能を追加する。 プロンプトファイルは<root>/prompts/<file>に固定し、TOMLにはファイル名のみ 指定する。モデルパスと同じ方針でパストラバーサルを拒否する。 結合方式: - positive: base_positive, user_positive の順でカンマ区切り - negative: base_negative\nuser_negative の順で改行区切り - baseが空の場合はuserプロンプトのみ（後方互換） - [prompt]省略時はbase promptなし（後方互換） 結合場所はschema.pyのTextToImageRequest.create()に集約し、GuidedImageRequest とInpaintImageRequestは内部でTextToImageRequest.create()を呼ぶため1箇所の 変更で3ツールすべてに適用される。MCP Tool入力にはbase promptを公開しない。 変更内容: - config.py: PromptConfig dataclass、AppConfig.promptフィールド、 _read_promptヘルパー、load_configの[prompt]読込・validation追加。 positive_file/negative_fileはファイル名のみ受け付け、<root>/prompts/へ解決 - schema.py: _combineヘルパー、TextToImageRequest.create()に base_positive/base_negative引数追加、GuidedImageRequest.create()と InpaintImageRequest.create()から転送 - tools/generate_image.py: service.config.promptからbaseを取りcreate()へ渡す - tools/generate_guided_image.py: 同上 - tools/inpaint_image.py: 同上 - tests/conftest.py: app_config fixtureにprompt=PromptConfig()追加 - tests/test_config.py: [prompt]の正常系・異常系テスト追加 (省略時空、ファイル読込、パストラバーサル拒否、ファイル不存在、positiveのみ) - tests/test_schema.py: 結合ロジックのテスト追加 (base両方、positiveのみ、negativeのみ、base空、guided/inpaint転送) - doc/config.md: §10 [prompt]セクション追記、設定項目一覧表・ディレクトリ構成・ 全設定例更新、既存セクション番号を§11〜§13へ繰り下げ - config.example.toml: [prompt]コメント例追記 - doc/Specifications.md: モデル構成表にBase prompt行追加、推奨ディレクトリに prompts/追記、設定例更新 - doc/Design.md: 設定オブジェクトにPromptConfig追記、モデルパス解決表に prompts/追加 - doc/mcp.md: §2.1にbase prompt結合の記載追記 - README.md: [prompt]設定例と結合規則の説明追記 検証: - ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 61 passed - 実GPU・実モデルでstreamable-http経由generate_imageでbase prompt結合を確認 positive='masterpiece, best quality, ..., sharp focus, a small red cube on a white table' negative='low quality, ..., jpeg artifacts\nnoise' base前置・user後置の結合順序が仕様通り機能することをサーバログで検証済み 2026-09-12T11:40:07+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T11:40:07+00:00 urn:sha1:4f3f548b1b55d4c7477250fc3373b3bd6d0d397f MCP SDK 2.xのMCPServer.run(transport="streamable-http")を使い、stdioに 加えてStreamable HTTPトランスポートで起動できるようにする。SSEはMCP仕様で 非推奨のため選択肢から除外し、transport enumはstdioとstreamable-httpの 2種類のみとした。 transportの選択はTOML [server] tableで指定し、CLI引数は追加しない。 仕様の「CLI上書きを行わない」「TOML集約」原則に準拠する。[server]省略時は stdio（後方互換）、streamable-http時はhost=127.0.0.1 port=8000を既定値とする。 変更内容: - config.py: ServerConfig dataclass、VALID_TRANSPORTS定数、AppConfig.server フィールド、load_configの[server]読込・validation追加 - cli.py: main()でconfig.server.transportに応じたrun()引数分岐 - tests/conftest.py: app_config fixtureにserver=ServerConfig()追加 - tests/test_config.py: [server]の正常系・異常系・境界値テスト追加 (省略時stdio既定値、streamable-http読込、sse/http/ws/unknown拒否、 port境界値0/65536/-1/文字列、host空文字拒否) - doc/config.md: [server]セクション追記、設定項目一覧表更新 - config.example.toml: [server]コメント例追記 - doc/Specifications.md: スコープ表にMCPトランスポート行追加 - doc/Design.md: 責務表と起動フロー更新 - doc/mcp.md: 概要のtransport記載更新 - README.md: streamable-http起動例追記 - script/smoke_streamable_http.py: streamable-http経由の検証スクリプト追加 検証: - ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 50 passed - 実GPU・実モデルでstreamable-http経由generate_imageの全ルート確認 (HTTP接続→MCP initialize→tools/list→tools/call→PNG生成・返却) - 生成結果: 335KB PNG、512x512、20 steps、CFG 7.0 2026-09-12T09:13:18+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T09:13:18+00:00 urn:sha1:727d73f08d70606b4fd68d349672ef6daa4d5a16 現行実装を利用者が正確に設定・呼び出せるよう、MCP公開スキーマとconfigファイルの詳細リファレンスを追加。 MCPツール仕様: - generate_image、generate_guided_image、inpaint_imageの用途と入力項目を整理 - MCP SDKが生成する3ツールのJSON Schemaを掲載 - positive/negative promptのvalidationとsize列挙値・解像度を明記 - PNG/JPEGのBase64およびdata URI入力形式、文字数・pixel数上限を記載 - Depth、OpenPose、OpenPose FullのControlNet対応関係を説明 - Inpaint maskの白黒規約と50%閾値を明記 - ImageContentによるPNG返却と埋め込みmetadataを説明 - 単一GPU直列実行、入力・設定・推論・CUDA OOM・保存エラーを整理 設定ファイル仕様: - model、LoRA、generation、ControlNet、outputの全設定キーを一覧化 - 各項目の型、必須条件、既定値、数値範囲、許可値を記載 - checkpoint、VAE、LoRA、ControlNetの固定ディレクトリ解決規則を説明 - 相対パスの基準とモデル項目で任意パスを禁止する制約を明記 - schedulerと画像サイズの対応、ControlNetごとの利用方法を整理 - annotator重みのローカルキャッシュおよびオフラインロード要件を記載 - 最小構成と全機能構成のTOML例を追加 - 起動時validation条件と未定義keyの扱いを明記