# mcp-sd15

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。

## セットアップ

1. `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。
2. `uv sync` を実行します。
3. `uv run mcp-sd15 --config path/to/config.toml` で起動します。

モデルは `<root>/checkpoints`、`vae`、`lora`、`controlnet` からだけ読み込みます。
Depth/Openpose の annotator 重みは `controlnet_aux` のローカルキャッシュに事前配置して
ください。推論時のダウンロードは行いません。

MCP の `input_image` / `mask_image` は PNG または JPEG の Base64（data URI も可）です。
mask は白い領域が再生成対象です。出力は PNG の画像 content で、seed 等は PNG metadata
にも記録されます。

GPU を使わないテストは `uv run pytest`、lint は `uv run ruff check .`、型検査は
`uv run pyright` で実行できます。実モデルの smoke test は環境依存のため自動テストには
含めていません。