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@@ -1,4 +1,4 @@ -# mcp-sd15 +# generate-image-sd15-mcp 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。 @@ -8,7 +8,7 @@ 1. NVIDIA driverがCUDA 13.2対応PyTorchを実行できることを`nvidia-smi`で確認します。 2. `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。 3. `uv sync` を実行します。PyTorchは専用indexからCUDA 13.2版が導入されます。 -4. `uv run mcp-sd15 --config path/to/config.toml` で起動します。 +4. `uv run generate-image-sd15-mcp --config path/to/config.toml` で起動します。 トランスポートはTOMLの`[server]`で切り替えます。省略時は`stdio`です。 `streamable-http`を使う場合は次のように設定します。 |