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, 19 insertions, 0 deletions

diff --git a/src/mcp_sd15/tools/generate_image.py b/src/mcp_sd15/tools/generate_image.py
new file mode 100644
index 0000000..bae30c8
--- /dev/null
+++ b/src/mcp_sd15/tools/generate_image.py
@@ -0,0 +1,19 @@
+from __future__ import annotations
+
+from ..schema import GenerationResult, TextToImageRequest
+from ..service import ImageGenerationService
+
+
+async def generate_image(
+    service: ImageGenerationService,
+    positive_prompt: str,
+    negative_prompt: str | None = None,
+    size: str | None = None,
+) -> GenerationResult:
+    request = TextToImageRequest.create(
+        positive_prompt,
+        negative_prompt,
+        size,
+        default_size=service.config.generation.default_size,
+    )
+    return await service.generate_image(request)