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, 48 insertions, 0 deletions

diff --git a/src/mcp_sd15/cli.py b/src/mcp_sd15/cli.py
new file mode 100644
index 0000000..8bc1e20
--- /dev/null
+++ b/src/mcp_sd15/cli.py
@@ -0,0 +1,48 @@
+"""Command-line entry point."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import logging
+from collections.abc import Sequence
+from pathlib import Path
+
+from . import __version__
+from .config import load_config
+from .errors import SD15Error
+from .model_manager import ModelManager
+from .server import create_server
+from .service import ImageGenerationService
+
+
+def parser() -> argparse.ArgumentParser:
+    result = argparse.ArgumentParser(prog="mcp-sd15")
+    result.add_argument("--config", type=Path, default=Path("config.toml"))
+    result.add_argument("--version", action="version", version=f"%(prog)s {__version__}")
+    return result
+
+
+def main(argv: Sequence[str] | None = None) -> int:
+    args = parser().parse_args(argv)
+    logging.basicConfig(
+        level=logging.INFO,
+        format="%(asctime)s %(levelname)s %(name)s: %(message)s",
+    )
+    try:
+        config = load_config(args.config)
+        logging.getLogger(__name__).info(
+            "loading checkpoint=%s loras=%d",
+            config.model.checkpoint_path(),
+            len(config.model.loras),
+        )
+        backend = ModelManager(config)
+        service = ImageGenerationService(config, backend)
+        create_server(service).run()
+    except SD15Error as exc:
+        logging.getLogger(__name__).error("startup failed: %s", exc)
+        return 2
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())