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diff --git a/data/MODELS.md b/data/MODELS.md
deleted file mode 100644
index 443737b..0000000
--- a/data/MODELS.md
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-# generate_image test assets
-
-## Root
-
-```text
-C:\Users\isaza\src\python\ollama-web\data\mcp\sd15-mcp\data
-```
-
-## Model
-
-| Item | Value |
-|---|---|
-| Repository | `stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5` |
-| File | `checkpoints/v1-5-pruned-emaonly.safetensors` |
-| Size | 4,265,146,304 bytes |
-| SHA-256 | `6ce0161689b3853acaa03779ec93eafe75a02f4ced659bee03f50797806fa2fa` |
-| License | CreativeML OpenRAIL-M |
-| Source | <https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5> |
-
-`generate_image`の動作確認に必要なbase checkpointだけを配置している。VAEはcheckpoint内蔵の
-ものを使用し、LoRAとControlNetは使用しない。
-
-## Supporting files
-
-`huggingface/`には、単一checkpointをDiffusersでオフラインロードするために必要な公式の
-pipeline構成、scheduler構成、component構成、CLIP tokenizerがcacheされている。
-
-サーバは`model.root/huggingface`を明示的なcache directoryとして使用し、
-`local_files_only=true`でモデルをロードする。
-
-## Configuration
-
-動作確認用設定は`config.generate-image.toml`である。
-
-```powershell
-uv run mcp-sd15 --config data\config.generate-image.toml
-```
-
-生成PNGは`outputs/`へ保存される。
-
-## Verification
-
-- configの読込とcheckpointパス検証: 成功
-- Safetensors header/tensor index読込: 成功、1,145 tensors
-- SHA-256照合: Hugging Face掲載値と一致
-- ネットワーク遮断状態でのDiffusers pipeline構築: 成功
-- CPU smoke inference: 成功
-  - prompt: `a small red cube on a white table`
-  - seed: `42`
-  - size: `64 x 64`
-  - steps: `1`
-  - output: `outputs/model-smoke-64.png`
-
-- CUDA runtime: PyTorch `2.14.0+cu132` / CUDA `13.2`
-- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5050、8,151 MiB
-- MCP `generate_image` 512px GPU inference: 成功
-  - size: `512 x 512`
-  - steps: `20`
-  - output: `outputs/generate-image-mcp-512.png`
-  - generation elapsed: 約19秒
-
-## Safety note
-
-Diffusersのsingle-file pipelineではsafety checkerが自動ロードされず、現在のサーバ出力は
-フィルタされない。公開サービスとして提供する場合は、ライセンス条件を確認したうえで
-safety checkerまたは同等の出力制御を別途実装すること。