DALL-E MCP 服务器
使用 OpenAI 的 DALL-E API 生成图像的 MCP(模型上下文协议)服务器。
特征
使用 DALL-E 2 或 DALL-E 3 生成图像
编辑现有图像(仅限 DALL-E 2)
创建现有图像的变体(仅限 DALL-E 2)
验证 OpenAI API 密钥
Related MCP server: Image Generator MCP Server
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 buildCline 用户重要提示
将 DALL-E MCP 服务器与 Cline 一起使用时,建议将生成的图像保存在当前工作区目录中,方法是将saveDir参数设置为与当前工作目录匹配。这可确保 Cline 能够在对话中正确定位并显示生成的图像。
Cline 的使用示例:
{
"prompt": "A tropical beach at sunset",
"saveDir": "/path/to/current/workspace"
}用法
运行服务器
# Run the server
node build/index.jsCline 的配置
将 dall-e 服务器添加到 VSCode 设置中的 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": []
}
}
}请确保:
将
/path/to/dalle-mcp-server/build/index.js替换为构建的 index.js 文件的实际路径将
your-api-key-here替换为您的 OpenAI API 密钥
可用工具
生成图像
根据文本提示使用 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 型号(“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,仅限 DALL-E 3(“标准”或“高清”,默认值:“标准”)style(可选):生成图像的风格,仅限 DALL-E 3(“生动”或“自然”,默认值:“生动”)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 文件中的 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):生成的图像的基本文件名,不带扩展名(默认值:“dalle-{timestamp}”)
编辑图像
根据文本提示使用 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 当前存在一个错误,即使使用正确的 RGBA 格式图像和蒙版,它有时会忽略提示并返回未进行任何编辑的原始图像。此问题已在OpenAI 社区论坛中报告。如果您遇到此问题,请尝试使用
create_variation工具,该工具似乎运行更可靠。
{
"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):所需编辑的文本描述imagePath(必需):要编辑的图像的路径mask(可选):蒙版图像的路径(白色区域将被编辑,黑色区域将被保留)model(可选):要使用的 DALL-E 模型(目前仅“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):保存编辑后图像的目录(默认值:当前目录或 .env 文件中的 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):编辑图像的基本文件名,不带扩展名(默认值:“dalle-edit-{timestamp}”)
创建变体
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(必需):用于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 文件中的 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):变体图像的基本文件名(不带扩展名)(默认值:“dalle-variation-{timestamp}”)
验证密钥
验证 OpenAI API 密钥。
{}无需任何参数。
发展
测试配置
注意:以下 .env 配置仅适用于运行测试,不需要用于正常操作。
如果您正在为该项目开发或运行测试,请使用您的 OpenAI API 密钥在根目录中创建一个.env文件:
# 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为了使 Cline 正常运行,请按照上面“添加到 MCP 设置”部分中的说明,在 MCP 设置 JSON 中配置您的 API 密钥。
您可以从OpenAI 的 API 密钥页面获取您的 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:测试使用真实的 API 调用,可能会对您的 OpenAI 帐户产生费用。
生成测试图像
该项目包含一个用于生成用于开发和测试的测试图像的脚本:
# Generate a test image in the assets directory
npm run generate-test-image这将在assets目录中创建一个简单的测试图像,可用于测试编辑和变化功能。
执照
麻省理工学院