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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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generation.schedulerの正式対応値をdpmpp_2m_karras、dpmpp_2m_sde_karras、euler_a、ddim、lcmに限定し、既定値をdpmpp_2m_karrasへ変更する。旧dpmpp_2m、eulerおよび未知値は起動時の設定validationで拒否する。
Scheduler生成処理をPipelineFactoryへ集約する。DPM++ 2M系はDPMSolverMultistepSchedulerを共用し、algorithm_type、solver_order=2、use_karras_sigmas=Trueで通常版とSDE版を切り替える。Euler Ancestral、DDIM、LCMは現在のpipeline scheduler configを引き継いで構築する。
LCM-LoRAは既存のmodel.lora設定から通常のLoRAとして読み込み、LCM選択時にもstepsとcfg_scaleを自動調整せずTOML値をそのまま使用する。MCP Tool schemaにはscheduler入力を追加しない。
Specifications.md、Design.md、config.mdおよびconfig.example.tomlのenum、既定値、対応表、設定例を新仕様へ統一する。5 schedulerの変換、DPM++ constructor option、旧値と未知値の拒否、省略時の既定値、MCP schema非公開をテストで検証する。
検証: ruff check、ruff format --check、pyright、pytest（39 passed）、インストール済みDiffusersで5 schedulerの実インスタンス構築を確認。
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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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現行実装を利用者が正確に設定・呼び出せるよう、MCP公開スキーマとconfigファイルの詳細リファレンスを追加。
MCPツール仕様:
- generate_image、generate_guided_image、inpaint_imageの用途と入力項目を整理
- MCP SDKが生成する3ツールのJSON Schemaを掲載
- positive/negative promptのvalidationとsize列挙値・解像度を明記
- PNG/JPEGのBase64およびdata URI入力形式、文字数・pixel数上限を記載
- Depth、OpenPose、OpenPose FullのControlNet対応関係を説明
- Inpaint maskの白黒規約と50%閾値を明記
- ImageContentによるPNG返却と埋め込みmetadataを説明
- 単一GPU直列実行、入力・設定・推論・CUDA OOM・保存エラーを整理
設定ファイル仕様:
- model、LoRA、generation、ControlNet、outputの全設定キーを一覧化
- 各項目の型、必須条件、既定値、数値範囲、許可値を記載
- checkpoint、VAE、LoRA、ControlNetの固定ディレクトリ解決規則を説明
- 相対パスの基準とモデル項目で任意パスを禁止する制約を明記
- schedulerと画像サイズの対応、ControlNetごとの利用方法を整理
- annotator重みのローカルキャッシュおよびオフラインロード要件を記載
- 最小構成と全機能構成のTOML例を追加
- 起動時validation条件と未定義keyの扱いを明記
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