アプリ名を mcp-sd15 から generate-image-sd15-mcp に変更

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

1 files changed, 2 insertions, 2 deletions

diff --git a/README.md b/README.md
index aafc072..774e3d7 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# mcp-sd15
+# generate-image-sd15-mcp
 
 ローカルの NVIDIA GPU と Stable Diffusion 1.x 互換 checkpoint を使う、stdio MCP
 サーバです。Text-to-Image、Depth/Openpose 誘導生成、ControlNet Inpaint を公開します。
@@ -8,7 +8,7 @@
 1. NVIDIA driverがCUDA 13.2対応PyTorchを実行できることを`nvidia-smi`で確認します。
 2. `config.example.toml` をコピーし、モデルの root とファイル名を設定します。
 3. `uv sync` を実行します。PyTorchは専用indexからCUDA 13.2版が導入されます。
-4. `uv run mcp-sd15 --config path/to/config.toml` で起動します。
+4. `uv run generate-image-sd15-mcp --config path/to/config.toml` で起動します。
 
 トランスポートはTOMLの`[server]`で切り替えます。省略時は`stdio`です。
 `streamable-http`を使う場合は次のように設定します。