MCP tool for image generation used stable diffusion 1.5. https://git.takashi-2521.com/generate-image-sd15-mcp.git/atom?h=v0.1.0 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 2026-09-12T11:40:07+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 2026-09-12T09:04:56+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T09:04:56+00:00 urn:sha1:cba15a62829a0fe57a03c8031f981e8f790e2efc 仕様書・設計書に基づき、ローカルCUDA GPU上のStable Diffusion 1.x互換モデルをMCP経由で利用するサーバを新規実装。 実装内容: - generate_image、generate_guided_image、inpaint_imageの3ツールをMCP SDK v2で公開 - TOMLからcheckpoint、VAE、複数LoRAと重み、ControlNet、生成設定を読み込み - モデル種別ごとの固定ディレクトリ解決と起動時の設定・ファイル存在検証を追加 - Depth/MiDaS、OpenPose body/full、ControlNet Inpaintの前処理とパイプライン切替を実装 - FP16/CUDA、1枚固定生成、ControlNetオンデマンドロード、単一GPU直列実行を実装 - Base64 PNG/JPEG入力の形式・サイズ検証と任意のdata URI入力に対応 - seed、サイズ、モード、時刻、処理時間をPNG metadataへ記録 - 任意のローカルPNG保存、生成エラー分類、CUDA OOM後のキャッシュ回復を追加 - --configと--versionを備えたstdio CLIエントリポイントを追加 開発・運用: - Python 3.11およびuvによる依存・lock管理を構成 - config.example.tomlとセットアップ・運用手順をREADMEへ追加 - Ruff、Pyright、pytestの設定を追加 - 設定、パス解決、schema、画像検証、サービスルーティング、排他制御、MCP画像返却をテスト 検証結果: - pytest: 30 passed - Ruff lint/format: passed - Pyright: 0 errors, 0 warnings - CLI versionおよびMCPクライアント経由のPNG返却を確認 - 実GPU smoke testはCUDA GPUとモデルファイルがないため対象外