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MCP SDK 2.xのMCPServer.run(transport="streamable-http")を使い、stdioに
加えてStreamable HTTPトランスポートで起動できるようにする。SSEはMCP仕様で
非推奨のため選択肢から除外し、transport enumはstdioとstreamable-httpの
2種類のみとした。
transportの選択はTOML [server] tableで指定し、CLI引数は追加しない。
仕様の「CLI上書きを行わない」「TOML集約」原則に準拠する。[server]省略時は
stdio（後方互換）、streamable-http時はhost=127.0.0.1 port=8000を既定値とする。
変更内容:
- config.py: ServerConfig dataclass、VALID_TRANSPORTS定数、AppConfig.server
フィールド、load_configの[server]読込・validation追加
- cli.py: main()でconfig.server.transportに応じたrun()引数分岐
- tests/conftest.py: app_config fixtureにserver=ServerConfig()追加
- tests/test_config.py: [server]の正常系・異常系・境界値テスト追加
(省略時stdio既定値、streamable-http読込、sse/http/ws/unknown拒否、
port境界値0/65536/-1/文字列、host空文字拒否)
- doc/config.md: [server]セクション追記、設定項目一覧表更新
- config.example.toml: [server]コメント例追記
- doc/Specifications.md: スコープ表にMCPトランスポート行追加
- doc/Design.md: 責務表と起動フロー更新
- doc/mcp.md: 概要のtransport記載更新
- README.md: streamable-http起動例追記
- script/smoke_streamable_http.py: streamable-http経由の検証スクリプト追加
検証:
- ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 50 passed
- 実GPU・実モデルでstreamable-http経由generate_imageの全ルート確認
(HTTP接続→MCP initialize→tools/list→tools/call→PNG生成・返却)
- 生成結果: 335KB PNG、512x512、20 steps、CFG 7.0
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CPU版PyTorchが選択されていた依存設定を修正し、RTX 5050上でStable Diffusion 1.5のMCP generate_imageを実行できる構成へ更新。併せてVAEとLoRAの仕様・実装・テストを明確化した。
CUDA / 依存管理:
- torch 2.14.0+cu132とtorchvision 0.29.0+cu132をruntime依存へ固定
- PyTorch CUDA 13.2のexplicit indexとtool.uv.sourcesをuv設定へ追加
- uv.lockをCUDA wheelに更新し、uv sync後もCPU版へ戻らないよう修正
- RTX 5050の認識、CUDA 13.2 runtime、GPU FP16演算を確認
モデル・オフライン実行:
- model.root配下のhuggingface cacheをDiffusersへ明示的に渡すよう変更
- checkpoint、外部VAE、ControlNetのsingle-file loadをlocal_files_onlyで統一
- SD 1.5 checkpointと公式pipeline構成・tokenizerによるオフラインloadを確認
- data/config.generate-image.tomlにText-to-Image用最小設定を追加
- data/MODELS.mdにモデル出典、容量、SHA-256、cache構成、検証結果を記録
- 4.27GBのcheckpoint、cache、生成画像はGit管理対象外を維持
VAE / LoRA:
- Stable Diffusion pipelineではVAE componentが必須であることを仕様・設計・設定文書に明記
- model.vaeはVAEの有無ではなく外部VAE差し替えの任意設定であることを明確化
- checkpoint内蔵VAEも外部VAEもない場合はpipeline初期化を失敗させる検証を追加
- 複数LoRAを起動時にロードし各weightでset_adaptersする既存動作を文書化
- generate_imageを含む全生成ツールへ設定済みLoRAが共通適用されることを明記
- 外部VAE差し替え、VAE欠落、複数LoRA適用のunit testを追加
動作確認:
- 実backendとin-process MCP Clientを使うsmoke_generate_image.pyを追加
- RTX 5050でSD 1.5、512x512、20 stepsのgenerate_imageを実行
- PNG ImageContent返却とseed、size、mode、timestamp、処理時間metadataを確認
- GPU生成時間18.313秒
- pytest: 32 passed
- Ruff lint/format: passed
- Pyright: 0 errors, 0 warnings
- uv lock check: passed
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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
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