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2025-08-26 01:31:42 +09:00

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GPT-Edit MCP Server - Directory-based Processing Workflow

개요

이 문서는 GPT-Edit MCP 서버의 INPUT_PATH 기반 이미지 편집 및 처리 워크플로우를 설명합니다.

워크플로우

1. File-based Edit Processing (권장)

Client -> MCP Server: edit_image_from_file tool
├── input_image_name: "photo.jpg"
├── prompt: "edit description"
└── MCP Server Process:
    ├── 1. INPUT_PATH/photo.jpg 읽기
    ├── 2. base64 변환
    ├── 3. 이미지 편집 (OpenAI API)
    ├── 4. GENERATED_IMAGES_PATH에 저장:
    │   ├── {base_name}_000.png (원본 복사)
    │   └── {base_name}_001.png (편집본)
    └── 5. 응답: 편집된 이미지 + 메타데이터

2. Mask-based Edit Processing (권장)

Client -> MCP Server: edit_with_mask_from_file tool
├── input_image_name: "photo.jpg"
├── mask_image_name: "mask.png"
├── prompt: "edit description"
└── MCP Server Process:
    ├── 1. INPUT_PATH에서 파일들 읽기:
    │   ├── INPUT_PATH/photo.jpg
    │   └── INPUT_PATH/mask.png
    ├── 2. base64 변환
    ├── 3. 마스크 이미지 편집 (OpenAI API)
    ├── 4. GENERATED_IMAGES_PATH에 저장:
    │   ├── {base_name}_000.png (원본)
    │   ├── {base_name}_mask_000.png (마스크)
    │   └── {base_name}_001.png (편집본)
    └── 5. 응답: 편집된 이미지 + 메타데이터

3. Direct Upload Processing (선택사항)

Client -> MCP Server: edit_image tool
├── input_image_b64: base64 encoded image
├── prompt: "edit description"
└── MCP Server Process:
    ├── 1. base64 데이터 처리
    ├── 2. 임시 파일 생성
    ├── 3. 이미지 편집 (OpenAI API)
    ├── 4. GENERATED_IMAGES_PATH에 저장
    └── 5. 응답: 편집된 이미지 + 메타데이터

4. Directory Structure

Input Directory (INPUT_PATH):
├── photo.jpg                    # 원본 이미지
├── portrait.png                # 원본 이미지
└── mask.png                    # 마스크 이미지

Temp Directory (temp/):
├── temp_image_1234.png         # 임시 처리 파일들
└── [기타 임시 파일들]

Output Directory (GENERATED_IMAGES_PATH):
├── gptimage1_20250824_143022_000.png  # 원본 복사본
├── gptimage1_20250824_143022_001.png  # 편집된 이미지
├── gptimage1_20250824_143022_001.json # 메타데이터
└── [기타 결과 파일들]

주요 구성 요소

1. File-based Edit Tools

edit_image_from_file: INPUT_PATH에서 파일명 기반 편집
edit_with_mask_from_file: 마스크를 사용한 파일명 기반 편집

2. Direct Upload Tools

edit_image: Base64 데이터 직접 편집
edit_with_mask: Base64 데이터와 마스크 편집

3. Utility Tools

move_temp_to_output: 임시에서 출력 디렉토리로 파일 이동
validate_image: 이미지 파일 유효성 검증
create_mask_from_alpha: PNG 알파 채널에서 마스크 생성

4. Directory Configuration

project_root/
├── input_images/              # INPUT_PATH (원본 이미지)
│   ├── photo.jpg
│   └── mask.png
├── generated_images/          # GENERATED_IMAGES_PATH (출력 파일)
│   ├── gptimage1_*_000.png  # 원본 복사
│   ├── gptimage1_*_001.png  # 편집된 이미지
│   └── gptimage1_*_001.json # 메타데이터
└── temp/                      # 임시 파일 (자동 정리)

API 사용 예시

1. File-based Edit (추천)

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "edit_image_from_file",
    "arguments": {
      "input_image_name": "photo.jpg",
      "prompt": "Add a sunset background",
      "background": "transparent",
      "save_to_file": true
    }
  }
}

2. Mask-based File Edit (추천)

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "edit_with_mask_from_file",
    "arguments": {
      "input_image_name": "portrait.jpg",
      "mask_image_name": "face_mask.png",
      "prompt": "Change hair color to blonde",
      "background": "transparent"
    }
  }
}

3. Direct Upload Edit

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "edit_image",
    "arguments": {
      "input_image_b64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
      "prompt": "Add a sunset background",
      "background": "transparent"
    }
  }
}

특징

1. 자동 파일 관리

임시 디렉토리: 업로드된 파일의 일시적 저장
출력 디렉토리: 편집된 결과의 영구 저장
자동 정리: 선택적 파일 이동/복사

2. 유연한 파일명 처리

업로드시 파일명 지정 가능
자동 파일명 생성 (타임스탬프 기반)
파일 확장자 자동 감지

3. 오류 처리

파일 존재 확인
권한 오류 처리
디렉토리 자동 생성

설정

Environment Variables

INPUT_PATH=./input_images                   # 원본 이미지 디렉토리
GENERATED_IMAGES_PATH=./generated_images     # 출력 디렉토리
SAVE_PARAMETERS=true                        # 메타데이터 저장
SAVE_ORIGINALS=true                         # 원본 복사 저장

Default Paths

INPUT_PATH = project_root/input_images
GENERATED_IMAGES_PATH = project_root/generated_images
TEMP_PATH = project_root/temp

사용 전 준비

디렉토리 생성: 자동으로 input_images/, generated_images/ 디렉토리 생성
이미지 배치: 편집할 이미지를 input_images/에 배치
MCP 호출: edit_image_from_file 또는 edit_with_mask_from_file 사용
결과 확인: generated_images/에서 편집 결과 확인

이제 MCP 서버는 INPUT_PATH에서 이미지를 읽어 편집하고, GENERATED_IMAGES_PATH에 결과를 저장하는 디렉토리 기반 이미지 편집 시스템입니다.

5.9 KiB Raw Permalink Blame History