mcp-vision MCP Server

Hvad gør “mcp-vision” MCP Server?

“mcp-vision” MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der gør HuggingFace computer vision-modeller—såsom zero-shot objektgenkendelse—tilgængelige som værktøjer, der forbedrer visionsfunktionerne for store sprog- eller vision-sprogmodeller. Ved at forbinde AI-assistenter med kraftfulde computer vision-modeller muliggør mcp-vision opgaver som objektgenkendelse og billedanalyse direkte i udviklings-workflows. Dette giver LLM’er og andre AI-klienter mulighed for at forespørge, behandle og analysere billeder programmæssigt, hvilket gør det lettere at automatisere, standardisere og udvide vision-baserede interaktioner i applikationer. Serveren fungerer både i GPU- og CPU-miljøer og er designet til nem integration med populære AI-platforme.

Liste over Prompts

Ingen specifikke promptskabeloner er nævnt i dokumentationen eller repository-filerne.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret eller oplistet i repositoryet.

Liste over Værktøjer

• locate_objects
  Detekter og lokaliser objekter i et billede ved hjælp af en af zero-shot objektgenkendelses-pipelines tilgængelige via HuggingFace. Inputs inkluderer billedsti, en liste med kandidatlabels og et valgfrit modelnavn. Returnerer en liste over detekterede objekter i standardformat.

• zoom_to_object
  Zoom ind på et specifikt objekt i et billede ved at beskære billedet til objektets bounding box med den bedste detektionsscore. Inputs inkluderer billedsti, label der skal findes, og et valgfrit modelnavn. Returnerer et beskåret billede eller None.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiseret objektgenkendelse i billeder
  Udviklere kan bruge mcp-vision til programmæssigt at detektere og lokalisere objekter i billeder, hvilket effektiviserer opgaver som billedtagging, indholdsmoderering og visuel søgning.
• Visionsbaseret workflow-automatisering
  Integrér objektgenkendelse i større workflows, såsom at sortere billeder efter indhold, automatisere rapportgenerering baseret på detekterede elementer eller forbedre tilgængelighedsværktøjer.
• Interaktiv billedudforskning
  AI-assistenter kan hjælpe brugere med at zoome ind på bestemte objekter i billeder, hvilket understøtter opgaver som kvalitetskontrol, medicinsk billedanalyse eller produktidentifikation.
• Udvidelse af AI-agenters visuelle evner
  LLM’er kan ræsonnere over og handle på visuelle data, hvilket muliggør rigere multimodale interaktioner og kontekstafhængige svar i applikationer som chatbots, digitale assistenter og forskning.

Sådan opsættes det

Windsurf

Ingen installationsvejledning til Windsurf er angivet i repositoryet.

Claude

1. Forudsætninger:
   Sørg for, at Docker er installeret, og at du har et NVIDIA-aktiveret miljø, hvis du bruger GPU.
2. Byg eller brug Docker-image:
   • Byg lokalt:

     git clone git@github.com:groundlight/mcp-vision.git
     cd mcp-vision
     make build-docker
     

   • Brug offentligt image (valgfrit): Ingen build påkrævet.
3. Redigér konfiguration:
   Åbn claude_desktop_config.json og tilføj følgende under mcpServers:
   • Til GPU:

     "mcpServers": {
       "mcp-vision": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-i", "--rm", "--runtime=nvidia", "--gpus", "all", "mcp-vision"],
         "env": {}
       }
     }
     

   • Til CPU:

     "mcpServers": {
       "mcp-vision": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp-vision"],
         "env": {}
       }
     }
     

   • Til offentligt image (beta):

     "mcpServers": {
       "mcp-vision": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-i", "--rm", "--runtime=nvidia", "--gpus", "all", "groundlight/mcp-vision:latest"],
         "env": {}
       }
     }
     

4. Gem og genstart:
   Gem konfigurationen og genstart Claude Desktop.
5. Verificér opsætning:
   Sørg for, at mcp-vision er tilgængelig som MCP-server i Claude Desktop UI.

Sikkerhed af API-nøgler

• Ingen krav eller eksempler på API-nøgler er angivet i dokumentationen.

Cursor

Ingen installationsvejledning til Cursor er angivet i repositoryet.

Cline

Ingen installationsvejledning til Cline er angivet i repositoryet.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og tilslut den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i system MCP-konfigurationen ved hjælp af dette JSON-format:

{
  "mcp-vision": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “mcp-vision” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Roots-support: Ikke nævnt

Samlet set tilbyder mcp-vision en brugbar, direkte integration med HuggingFace-visionsmodeller, men mangler dokumentation om ressourcer, promptskabeloner eller avancerede MCP-funktioner som roots eller sampling. Opsætningen er veldokumenteret til Claude Desktop, men ikke for andre platforme.

Vores vurdering

mcp-vision er en fokuseret og praktisk MCP-server til at tilføje visuel intelligens til AI-workflows, især i miljøer der understøtter Docker. Dens primære styrker er de klare værktøjstilbud og den enkle opsætning til Claude Desktop, men den vil have fordel af mere omfattende dokumentation—særligt om ressourcer, promptskabeloner og understøttelse af flere platforme og avancerede MCP-funktioner.

MCP-score