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config.tomlの[prompt]でpositive/negativeのbase promptファイルを指定し、
MCP経由でLLMから渡されたプロンプトと結合してpipelineへ渡す機能を追加する。
プロンプトファイルは<root>/prompts/<file>に固定し、TOMLにはファイル名のみ
指定する。モデルパスと同じ方針でパストラバーサルを拒否する。
結合方式:
- positive: base_positive, user_positive の順でカンマ区切り
- negative: base_negative\nuser_negative の順で改行区切り
- baseが空の場合はuserプロンプトのみ（後方互換）
- [prompt]省略時はbase promptなし（後方互換）
結合場所はschema.pyのTextToImageRequest.create()に集約し、GuidedImageRequest
とInpaintImageRequestは内部でTextToImageRequest.create()を呼ぶため1箇所の
変更で3ツールすべてに適用される。MCP Tool入力にはbase promptを公開しない。
変更内容:
- config.py: PromptConfig dataclass、AppConfig.promptフィールド、
_read_promptヘルパー、load_configの[prompt]読込・validation追加。
positive_file/negative_fileはファイル名のみ受け付け、<root>/prompts/へ解決
- schema.py: _combineヘルパー、TextToImageRequest.create()に
base_positive/base_negative引数追加、GuidedImageRequest.create()と
InpaintImageRequest.create()から転送
- tools/generate_image.py: service.config.promptからbaseを取りcreate()へ渡す
- tools/generate_guided_image.py: 同上
- tools/inpaint_image.py: 同上
- tests/conftest.py: app_config fixtureにprompt=PromptConfig()追加
- tests/test_config.py: [prompt]の正常系・異常系テスト追加
(省略時空、ファイル読込、パストラバーサル拒否、ファイル不存在、positiveのみ)
- tests/test_schema.py: 結合ロジックのテスト追加
(base両方、positiveのみ、negativeのみ、base空、guided/inpaint転送)
- doc/config.md: §10 [prompt]セクション追記、設定項目一覧表・ディレクトリ構成・
全設定例更新、既存セクション番号を§11〜§13へ繰り下げ
- config.example.toml: [prompt]コメント例追記
- doc/Specifications.md: モデル構成表にBase prompt行追加、推奨ディレクトリに
prompts/追記、設定例更新
- doc/Design.md: 設定オブジェクトにPromptConfig追記、モデルパス解決表に
prompts/追加
- doc/mcp.md: §2.1にbase prompt結合の記載追記
- README.md: [prompt]設定例と結合規則の説明追記
検証:
- ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 61 passed
- 実GPU・実モデルでstreamable-http経由generate_imageでbase prompt結合を確認
positive='masterpiece, best quality, ..., sharp focus, a small red cube on a white table'
negative='low quality, ..., jpeg artifacts\nnoise'
base前置・user後置の結合順序が仕様通り機能することをサーバログで検証済み
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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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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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