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DALL-E MCP Server

DALL-E MCP Server

本地服务
github.com/Garoth媒体与设计984 周前更新

关于 DALL-E MCP Server

这是一个通过 OpenAI 的 DALL-E API 生成、编辑图像及创建变体的 MCP 服务。它为需要图像处理工具的客户端提供接口,其中编辑和变体功能使用 DALL-E 2。

主要功能

  1. 01使用 DALL-E 2 或 DALL-E 3 生成图像
  2. 02使用 DALL-E 2 编辑图像
  3. 03使用 DALL-E 2 创建图像变体
  4. 04验证 OpenAI API 密钥
  5. 05将图像保存到指定目录

适用场景

  1. 01根据文本提示生成图像
  2. 02通过提示词和可选蒙版编辑图像
  3. 03为现有图像创建变体

MCP 相关

向 MCP 客户端提供图像生成、编辑、变体创建和 API 密钥验证工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

DALL-E MCP 服务

DALL-E MCP 标志

一个使用 OpenAI 的 DALL-E API 生成图像的 MCP(Model Context Protocol)服务。

功能

  • 使用 DALL-E 2 或 DALL-E 3 生成图像
  • 编辑现有图像(仅 DALL-E 2)
  • 创建现有图像的变体(仅 DALL-E 2)
  • 验证 OpenAI API 密钥

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/Garoth/dalle-mcp.git
cd dalle-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

Cline 用户须知

将此 DALL-E MCP 服务与 Cline 搭配使用时,建议将生成的图像保存到当前工作区目录,并将 saveDir 参数设置为与当前工作目录一致。这样可确保 Cline 能在对话中正确找到并显示生成的图像。

与 Cline 搭配使用的示例:

{
  "prompt": "A tropical beach at sunset",
  "saveDir": "/path/to/current/workspace"
}

使用方法

运行服务
# Run the server
node build/index.js
Cline 配置

在 VSCode 的设置中,将 dall-e 服务添加到 Cline MCP 设置文件中(例如 ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "dalle-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/dalle-mcp-server/build/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here",
        "SAVE_DIR": "/path/to/save/directory"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

请务必:

  1. 将 /path/to/dalle-mcp-server/build/index.js 替换为构建后的 index.js 文件的实际路径
  2. 将 your-api-key-here 替换为你的 OpenAI API 密钥
可用工具
generate_image

根据文本提示词使用 DALL-E 生成图像。

{
  "prompt": "A futuristic city with flying cars and neon lights",
  "model": "dall-e-3",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "standard",
  "style": "vivid",
  "n": 1,
  "saveDir": "/path/to/save/directory",
  "fileName": "futuristic-city"
}

参数:

  • prompt(必需):所需图像的文本描述
  • model(可选):要使用的 DALL-E 模型("dall-e-2" 或 "dall-e-3",默认值:"dall-e-3")
  • size(可选):生成图像的尺寸(默认值:"1024x1024")
    • DALL-E 3:"1024x1024"、"1792x1024" 或 "1024x1792"
    • DALL-E 2:"256x256"、"512x512" 或 "1024x1024"
  • quality(可选):生成图像的质量,仅适用于 DALL-E 3("standard" 或 "hd",默认值:"standard")
  • style(可选):生成图像的风格,仅适用于 DALL-E 3("vivid" 或 "natural",默认值:"vivid")
  • n(可选):要生成的图像数量(1-10,默认值:1)
  • saveDir(可选):保存生成图像的目录(默认值:当前目录或 .env 中的 SAVE_DIR)。Cline 用户: 建议将此项设为当前工作区目录,以便正确显示图像。
  • fileName(可选):生成图像的基础文件名(不含扩展名,默认值:"dalle-{timestamp}")
edit_image

根据文本提示词使用 DALL-E 编辑现有图像。

⚠️ 已知问题(2025 年 3 月 18 日): DALL-E 2 图像编辑 API 目前存在一个错误,有时会忽略提示词并返回未作任何编辑的原始图像,即使使用格式正确的 RGBA 图像和蒙版也是如此。此问题已在 OpenAI 社区论坛 中报告。如果遇到此问题,请尝试改用 create_variation 工具,该工具似乎更可靠。

{
  "prompt": "Add a red hat",
  "imagePath": "/path/to/image.png",
  "mask": "/path/to/mask.png",
  "model": "dall-e-2",
  "size": "1024x1024",
  "n": 1,
  "saveDir": "/path/to/save/directory",
  "fileName": "edited-image"
}

参数:

  • prompt(必需):所需编辑内容的文本描述
  • imagePath(必需):待编辑图像的路径
  • mask(可选):蒙版图像的路径(白色区域将被编辑,黑色区域将保留)
  • model(可选):要使用的 DALL-E 模型(目前只有 "dall-e-2" 支持编辑,默认值:"dall-e-2")
  • size(可选):生成图像的尺寸(默认值:"1024x1024")
  • n(可选):要生成的图像数量(1-10,默认值:1)
  • saveDir(可选):保存已编辑图像的目录(默认值:当前目录或 .env 中的 SAVE_DIR)。Cline 用户: 建议将此项设为当前工作区目录,以便正确显示图像。
  • fileName(可选):已编辑图像的基础文件名(不含扩展名,默认值:"dalle-edit-{timestamp}")
create_variation

使用 DALL-E 创建现有图像的变体。

{
  "imagePath": "/path/to/image.png",
  "model": "dall-e-2",
  "size": "1024x1024",
  "n": 4,
  "saveDir": "/path/to/save/directory",
  "fileName": "image-variation"
}

参数:

  • imagePath(必填):要创建变体的图像路径
  • model(可选):要使用的 DALL-E 模型(目前只有 "dall-e-2" 支持创建变体,默认值:"dall-e-2")
  • size(可选):生成图像的尺寸(默认值:"1024x1024")
  • n(可选):要生成的变体数量(1-10,默认值:1)
  • saveDir(可选):保存变体图像的目录(默认值:当前目录或 .env 中的 SAVE_DIR)。**对于 Cline 用户:**建议将其设置为当前工作区目录,以便正确显示图像。
  • fileName(可选):变体图像的基础文件名(不含扩展名,默认值:"dalle-variation-{timestamp}")
validate_key

验证 OpenAI API 密钥。

{}

无需参数。

开发

测试配置

注意:以下 .env 配置仅用于运行测试,正常使用时不需要。

如果你正在开发此项目或运行测试,请在根目录下创建一个 .env 文件,并填入你的 OpenAI API 密钥:

# Required for TESTS ONLY: OpenAI API Key
OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

# Optional: Default save directory for test images
# If not specified, images will be saved to the current directory
# SAVE_DIR=/path/to/save/directory

正常使用 Cline 时,请按照上文“添加到 MCP 设置”部分的说明,在 MCP 设置 JSON 中配置 API 密钥。

你可以从 OpenAI API 密钥页面获取 API 密钥。

运行测试
# Run basic tests
npm test

# Run all tests including edit and variation tests
npm run test:all

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

# Run specific test by name
npm run test:name "should validate API key"

注意:测试会调用真实 API,可能会产生 OpenAI 账户费用。

生成测试图像

此项目包含一个用于开发和测试的脚本,可生成测试图像:

# Generate a test image in the assets directory
npm run generate-test-image

此脚本会在 assets 目录中创建一个简单的测试图像,可用于测试编辑和变体功能。

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。