feat: Stable Diffusion 1.x MCPサーバを実装

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

1 files changed, 22 insertions, 0 deletions

diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..d88e388
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+# mcp-sd15
+
+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。
+
+## セットアップ
+
+1. `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。
+2. `uv sync` を実行します。
+3. `uv run mcp-sd15 --config path/to/config.toml` で起動します。
+
+モデルは `<root>/checkpoints`、`vae`、`lora`、`controlnet` からだけ読み込みます。
+Depth/Openpose の annotator 重みは `controlnet_aux` のローカルキャッシュに事前配置して
+ください。推論時のダウンロードは行いません。
+
+MCP の `input_image` / `mask_image` は PNG または JPEG の Base64（data URI も可）です。
+mask は白い領域が再生成対象です。出力は PNG の画像 content で、seed 等は PNG metadata
+にも記録されます。
+
+GPU を使わないテストは `uv run pytest`、lint は `uv run ruff check .`、型検査は
+`uv run pyright` で実行できます。実モデルの smoke test は環境依存のため自動テストには
+含めていません。