MCP Image AIFoundry

MCP图像AI铸造厂

Azure Functions上的MCP（模型上下文协议）远程服务器，用于使用Flux Pro 2通过Azure AI Foundry生成图像。

概述

此Azure Function应用程序提供了一个MCP工具触发端点，该端点通过Azure AI Foundry使用Flux Pro 2模型生成图像。它使用Python V2编程模型为Azure函数提供MCP绑定，并使用Pydantic对工具属性进行强类型化。

特性

• Azure函数Python V2：支持异步的现代编程模型
• MCP工具触发器：用于模型上下文协议集成的本地MCP绑定
• Pydantic强打字：使用Pydantic模型的类型安全工具属性
• Flux Pro 2集成：为Flux Pro 2模型使用Azure OpenAI映像客户端
• 异步图像生成：非阻塞异步图像生成
• 错误处理：全面的错误处理和记录
• 健康检查：专用健康检查MCP工具

先决条件

• Python 3.8或更高版本
• Azure功能核心工具v4
• 具有Azure AI Foundry访问权限的Azure订阅
• 部署Flux Pro 2的Azure OpenAI资源

安装

1. 克隆此存储库：

git clone https://github.com/zecloud/MCP_Image_AIFoundry.git
cd MCP_Image_AIFoundry

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 配置本地设置：

- 创建一个 local.settings.json 项目根目录中的文件，内容如下：

     {
       "IsEncrypted": false,
       "Values": {
         "AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true",
         "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "python",
         "AZURE_OPENAI_ENDPOINT": "",
         "AZURE_OPENAI_API_KEY": "",
         "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME": "flux-pro-2"
       }
     }

本地开发

在本地运行该函数：

func start

MCP服务器将公开以下工具：

• generate_image -使用Flux Pro 2生成图像
• health_check -检查服务运行状况

测试

提供了一个测试脚本来验证该功能是否正常工作：

# Make sure the function is running locally
func start

# In another terminal, run the test script
python test_function.py

测试脚本将：

1. 检查运行状况端点
2. 发送测试图像生成请求
3. 显示结果

MCP工具使用

生成图像工具

工具名称： generate_image

说明： 通过Azure AI Foundry使用Flux Pro 2模型生成图像。提供描述要创建的图像的文本提示。

工具属性：

• prompt （必填，字符串）：要生成的图像的文本描述
• size （可选，字符串）：图像大小，默认为“1024x1024”
• quality （可选，字符串）：图像质量，默认为“标准”
• n （可选，数字）：要生成的图像数量，默认为1

MCP工具调用示例：

{
  "name": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "A beautiful sunset over mountains",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "standard",
    "n": 1
  }
}

答复：

{
  "status": "success",
  "images": [
    {
      "url": "https://...",
      "revised_prompt": "..."
    }
  ],
  "created": 1234567890
}

健康检查工具

工具名称： health_check

说明： 检查MCP图像生成器服务的运行状况。

答复：

{
  "status": "healthy",
  "service": "MCP Image Generator",
  "version": "1.0.0"
}

部署

部署到Azure功能：

func azure functionapp publish 

请确保在Azure中配置应用程序设置：

• AZURE_OPENAI_ENDPOINT
• AZURE_OPENAI_API_KEY
• AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME

项目结构

MCP_Image_AIFoundry/
├── function_app.py          # Main function app with MCP tool triggers
├── host.json                # Function app host configuration
├── local.settings.json      # Local development settings (gitignored)
├── requirements.txt         # Python dependencies
├── test_function.py         # Test script for validation
├── .env.example            # Example environment configuration
├── .funcignore             # Deployment filtering
├── .gitignore              # Git ignore rules
└── README.md               # This file

依赖项

• azure-functions>=1.18.0：Azure函数Python worker
• azureopenaigptimageclient：Flux Pro 2的Azure OpenAI映像客户端
• azurefunctionsmcpydantic：Pydantic到MCP工具属性转换器
• pydantic>=2.0.0：数据验证和设置管理
• requests>=2.31.0：用于测试的HTTP库

技术细节

MCP工具绑定

此项目使用Azure Functions的本机MCP工具触发器绑定，该绑定提供：

• MCP协议中的自动工具注册
• 通过Pydantic模型实现强打字
• 与MCP客户端和代理无缝集成

Pydantic模型

工具属性使用Pydantic模型定义，并使用自动转换为MCP工具属性格式 azurefunctionsmcpydantic 包裹。这确保了类型安全和更好的开发人员体验。

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。

贡献

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