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app.py

@@ -6,13 +6,11 @@ from PIL import Image
 from google import genai
 from google.genai import types
 import json
-import asyncio
-from typing import Dict, Any, List, Optional
 import logging
 import traceback
+from typing import Optional
 from fastapi import FastAPI, Request
 from fastapi.responses import JSONResponse
-import uvicorn
 
 # ログ設定
 logging.basicConfig(
@@ -21,13 +19,6 @@ logging.basicConfig(
 )
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# FastAPIアプリケーションの初期化（root_pathを設定）
-app = FastAPI(
-    title="Image Generation MCP Server",
-    version="1.0.0",
-    root_path="/api/v1"  # 明示的なroot_path設定
-)
-
 # Gemini APIクライアントの初期化
 def get_gemini_client():
     api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
@@ -35,10 +26,10 @@ def get_gemini_client():
         raise ValueError("GEMINI_API_KEY環境変数が設定されていません")
     return genai.Client(api_key=api_key)
 
-# 画像生成関数（同期版）
-def generate_image_sync(prompt: str, previous_image: Optional[Image.Image] = None) -> tuple[Optional[Image.Image], str]:
+# 画像生成関数
+def generate_image(prompt: str, previous_image: Optional[Image.Image] = None) -> tuple[Optional[Image.Image], str]:
     """
-    Gemini 2.0 Flashを使用して画像を生成する（同期版）
+    Gemini 2.0 Flashを使用して画像を生成する
     
     Args:
         prompt: 生成したい画像の説明
@@ -122,86 +113,6 @@ def generate_image_sync(prompt: str, previous_image: Optional[Image.Image] = Non
         logger.error(traceback.format_exc())
         return None, f"エラーが発生しました: {str(e)}"
 
-# 非同期画像生成関数
-async def generate_image_async(prompt: str) -> tuple[bool, str, Optional[str]]:
-    """非同期で画像を生成"""
-    loop = asyncio.get_event_loop()
-    image, message = await loop.run_in_executor(None, generate_image_sync, prompt, None)
-    
-    if image:
-        buffered = io.BytesIO()
-        image.save(buffered, format="PNG")
-        img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
-        return True, message, img_str
-    else:
-        return False, message, None
-
-# FastAPI MCPエンドポイント
-@app.post("/mcp/list_tools")
-async def mcp_list_tools():
-    """MCPツールのリストを返す"""
-    return {
-        "tools": [
-            {
-                "name": "generate_image",
-                "description": "Gemini 2.0 Flash Previewを使用して画像を生成します",
-                "inputSchema": {
-                    "type": "object",
-                    "properties": {
-                        "prompt": {
-                            "type": "string",
-                            "description": "生成したい画像の説明"
-                        }
-                    },
-                    "required": ["prompt"]
-                }
-            }
-        ]
-    }
-
-@app.post("/mcp/call_tool")
-async def mcp_call_tool(request: Request):
-    """MCPツールを実行する（非同期）"""
-    try:
-        data = await request.json()
-        tool_name = data.get("name")
-        arguments = data.get("arguments", {})
-        
-        if tool_name == "generate_image":
-            prompt = arguments.get("prompt", "")
-            
-            # 非同期で画像生成
-            success, message, img_str = await generate_image_async(prompt)
-            
-            if success:
-                return JSONResponse({
-                    "success": True,
-                    "message": message,
-                    "image_base64": img_str
-                })
-            else:
-                return JSONResponse({
-                    "success": False,
-                    "message": message
-                })
-        
-        return JSONResponse({
-            "success": False,
-            "message": f"Unknown tool: {tool_name}"
-        }, status_code=400)
-        
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"MCPエラー: {str(e)}")
-        return JSONResponse({
-            "success": False,
-            "message": f"Error: {str(e)}"
-        }, status_code=500)
-
-@app.get("/health")
-async def health_check():
-    """ヘルスチェックエンドポイント"""
-    return {"status": "healthy", "service": "image-gen-mcp"}
-
 # Gradioインターフェースの作成
 def create_gradio_interface():
     with gr.Blocks(title="画像生成MCP - Gemini 2.0 Flash") as demo:
@@ -210,11 +121,6 @@ def create_gradio_interface():
         
         このアプリケーションは主にClaudeCodeから利用するためのMCPサーバーです。
         Gemini 2.0 Flash Previewを使用して画像を生成します。
-        
-        ## APIエンドポイント
-        - `POST /api/v1/mcp/list_tools` - ツール一覧
-        - `POST /api/v1/mcp/call_tool` - 画像生成実行
-        - `GET /api/v1/health` - ヘルスチェック
         """)
         
         with gr.Tab("画像生成テスト"):
@@ -244,66 +150,121 @@ def create_gradio_interface():
                         interactive=False
                     )
         
-        with gr.Tab("MCP APIテスト"):
+        with gr.Tab("MCP API情報"):
             gr.Markdown("""
-            ### ClaudeCode設定例
+            ### MCP APIエンドポイント
+            
+            以下のエンドポイントを使用してClaudeCodeから画像生成機能を利用できます：
+            
+            - **ツール一覧取得**: `POST https://[your-space-name].hf.space/api/mcp/list_tools`
+            - **画像生成実行**: `POST https://[your-space-name].hf.space/api/mcp/call_tool`
+            - **ヘルスチェック**: `GET https://[your-space-name].hf.space/api/health`
+            
+            ### リクエスト例
+            
+            #### ツール実行 (call_tool)
             ```json
             {
-              "mcpServers": {
-                "image-gen": {
-                  "url": "https://[your-space-name].hf.space/api/v1/mcp/"
+                "name": "generate_image",
+                "arguments": {
+                    "prompt": "美しい夕日の風景"
                 }
-              }
             }
             ```
-            """)
             
-            # 簡易APIテスター
-            with gr.Row():
-                api_endpoint = gr.Dropdown(
-                    choices=["/api/v1/mcp/list_tools", "/api/v1/mcp/call_tool", "/api/v1/health"],
-                    value="/api/v1/health",
-                    label="エンドポイント"
-                )
-                
-            api_response = gr.JSON(label="APIレスポンス")
-            test_api_btn = gr.Button("APIをテスト")
-            
-            async def test_api(endpoint):
-                """APIエンドポイントをテスト"""
-                import httpx
-                try:
-                    base_url = os.environ.get("SPACE_HOST", "http://localhost:7860")
-                    async with httpx.AsyncClient() as client:
-                        if endpoint == "/api/v1/health":
-                            response = await client.get(f"{base_url}{endpoint}")
-                        elif endpoint == "/api/v1/mcp/list_tools":
-                            response = await client.post(f"{base_url}{endpoint}")
-                        else:
-                            # call_toolのテスト
-                            response = await client.post(
-                                f"{base_url}{endpoint}",
-                                json={"name": "generate_image", "arguments": {"prompt": "テスト画像"}}
-                            )
-                    return response.json()
-                except Exception as e:
-                    return {"error": str(e)}
-            
-            test_api_btn.click(
-                fn=test_api,
-                inputs=[api_endpoint],
-                outputs=[api_response]
-            )
+            ### レスポンス例
+            ```json
+            {
+                "success": true,
+                "message": "画像生成に成功しました！",
+                "image_base64": "iVBORw0KGgo..."
+            }
+            ```
+            """)
         
         # イベントハンドラ
         generate_btn.click(
-            fn=generate_image_sync,
+            fn=generate_image,
             inputs=[prompt_input, reference_image],
             outputs=[output_image, status_output]
         )
     
     return demo
 
+# カスタムFastAPIルートを追加
+def setup_mcp_routes(app: FastAPI):
+    """MCPエンドポイントをFastAPIアプリに追加"""
+    
+    @app.post("/api/mcp/list_tools")
+    async def mcp_list_tools():
+        """MCPツールのリストを返す"""
+        return {
+            "tools": [
+                {
+                    "name": "generate_image",
+                    "description": "Gemini 2.0 Flash Previewを使用して画像を生成します",
+                    "inputSchema": {
+                        "type": "object",
+                        "properties": {
+                            "prompt": {
+                                "type": "string",
+                                "description": "生成したい画像の説明"
+                            }
+                        },
+                        "required": ["prompt"]
+                    }
+                }
+            ]
+        }
+    
+    @app.post("/api/mcp/call_tool")
+    async def mcp_call_tool(request: Request):
+        """MCPツールを実行する"""
+        try:
+            data = await request.json()
+            tool_name = data.get("name")
+            arguments = data.get("arguments", {})
+            
+            if tool_name == "generate_image":
+                prompt = arguments.get("prompt", "")
+                
+                # 画像生成を実行
+                image, message = generate_image(prompt)
+                
+                if image:
+                    # 画像をbase64エンコード
+                    buffered = io.BytesIO()
+                    image.save(buffered, format="PNG")
+                    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+                    
+                    return JSONResponse({
+                        "success": True,
+                        "message": message,
+                        "image_base64": img_str
+                    })
+                else:
+                    return JSONResponse({
+                        "success": False,
+                        "message": message
+                    })
+            
+            return JSONResponse({
+                "success": False,
+                "message": f"Unknown tool: {tool_name}"
+            }, status_code=400)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"MCPエラー: {str(e)}")
+            return JSONResponse({
+                "success": False,
+                "message": f"Error: {str(e)}"
+            }, status_code=500)
+    
+    @app.get("/api/health")
+    async def health_check():
+        """ヘルスチェックエンドポイント"""
+        return {"status": "healthy", "service": "image-gen-mcp"}
+
 # メイン実行部分
 if __name__ == "__main__":
     # APIキーチェック
@@ -319,25 +280,18 @@ if __name__ == "__main__":
             - Name: `GEMINI_API_KEY`
             - Value: あなたのGemini APIキー
             """)
+        # Hugging Face Spaces用の設定
+        demo.queue()
         demo.launch()
     else:
         # Gradioインターフェース作成
-        logger.info("MCPサーバーとGradio UIを起動中...")
+        logger.info("画像生成MCPサーバーを起動中...")
         demo = create_gradio_interface()
         
-        # 環境変数でroot_pathを設定（Hugging Face Spaces用）
-        if os.environ.get("GRADIO_ROOT_PATH"):
-            os.environ["GRADIO_ROOT_PATH"] = "/gradio"
-        
-        # FastAPIにGradioをマウント（最適化されたパス設定）
-        app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/gradio")
+        # Gradioアプリからunderlying FastAPIアプリを取得してMCPルートを追加
+        app = demo.app
+        setup_mcp_routes(app)
         
-        # サーバー起動
-        config = uvicorn.Config(
-            app=app,
-            host="0.0.0.0",
-            port=7860,
-            root_path=os.environ.get("ROOT_PATH", "")
-        )
-        server = uvicorn.Server(config)
-        server.run()
+        # Hugging Face Spaces用の設定
+        demo.queue()
+        demo.launch()

requirements.txt

@@ -2,6 +2,4 @@ gradio==5.31.0
 google-genai
 pillow
 fastapi
-uvicorn[standard]
-httpx
 python-multipart