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, 31 insertions, 0 deletions

diff --git a/config.example.toml b/config.example.toml
new file mode 100644
index 0000000..ee8ec39
--- /dev/null
+++ b/config.example.toml
@@ -0,0 +1,31 @@
+[model]
+root = "D:/AI/models"
+checkpoint = "model.safetensors"
+vae = "vae.safetensors"
+
+[[model.lora]]
+file = "detail.safetensors"
+weight = 0.8
+
+[generation]
+steps = 25
+cfg_scale = 7.0
+scheduler = "dpmpp_2m"
+default_size = "square_512"
+
+[controlnet.depth]
+enabled = true
+model = "control_v11f1p_sd15_depth.safetensors"
+preprocessor = "midas"
+
+[controlnet.openpose]
+enabled = true
+model = "control_v11p_sd15_openpose.safetensors"
+
+[controlnet.inpaint]
+enabled = true
+model = "control_v11p_sd15_inpaint.safetensors"
+
+[output]
+enabled = false
+directory = "./outputs"