mcp-vision Servidor MCP

¿Qué hace el servidor MCP “mcp-vision”?

El servidor MCP “mcp-vision” es un servidor Model Context Protocol (MCP) que expone modelos de visión por computadora de HuggingFace—como la detección de objetos zero-shot—como herramientas para mejorar las capacidades de visión de modelos de lenguaje grande o modelos visión-lenguaje. Al conectar asistentes de IA con potentes modelos de visión por computadora, mcp-vision permite tareas como detección de objetos y análisis de imágenes directamente dentro de los flujos de desarrollo. Esto permite que LLMs y otros clientes de IA consulten, procesen y analicen imágenes programáticamente, facilitando automatizar, estandarizar y ampliar interacciones basadas en visión en aplicaciones. El servidor es apto tanto para entornos con GPU como con CPU y está diseñado para integrarse fácilmente con plataformas de IA populares.

Lista de prompts

No se mencionan plantillas de prompt específicas en la documentación ni en los archivos del repositorio.

Lista de recursos

No se documentan ni se listan recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de herramientas

• locate_objects
  Detecta y localiza objetos en una imagen usando uno de los pipelines de detección de objetos zero-shot disponibles en HuggingFace. Los parámetros incluyen la ruta de la imagen, una lista de etiquetas candidatas y un nombre de modelo opcional. Devuelve una lista de objetos detectados en formato estándar.

• zoom_to_object
  Amplía un objeto específico en una imagen recortando la imagen al cuadro delimitador del objeto con la mejor puntuación de detección. Los parámetros incluyen la ruta de la imagen, una etiqueta a buscar y un nombre de modelo opcional. Devuelve una imagen recortada o None.

Casos de uso de este servidor MCP

• Detección automática de objetos en imágenes
  Los desarrolladores pueden usar mcp-vision para detectar y localizar objetos programáticamente en imágenes, agilizando tareas como etiquetado de imágenes, moderación de contenido y búsqueda visual.
• Automatización de flujos de trabajo basada en visión
  Integra la detección de objetos en flujos de trabajo más grandes, como clasificar imágenes por contenido, automatizar la generación de informes basados en elementos detectados o mejorar herramientas de accesibilidad.
• Exploración interactiva de imágenes
  Los asistentes de IA pueden ayudar a los usuarios a hacer zoom en objetos específicos dentro de imágenes, facilitando tareas como inspección de calidad, análisis de imágenes médicas o identificación de productos.
• Aumentar agentes de IA con capacidades visuales
  Los LLMs pueden razonar sobre y actuar en datos visuales, permitiendo interacciones multimodales más ricas y respuestas conscientes del contexto en aplicaciones como chatbots, asistentes digitales y herramientas de investigación.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración para Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Requisitos previos:
   Asegúrate de tener Docker instalado y, si usas GPU, un entorno habilitado para NVIDIA.
2. Construir o usar imagen Docker:
   • Construir localmente:

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

   • Usar imagen pública (opcional): No requiere compilación.
3. Editar configuración:
   Abre claude_desktop_config.json y agrega lo siguiente bajo mcpServers:
   • Para GPU:

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

   • Para CPU:

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

   • Para imagen pública (beta):

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

4. Guardar y reiniciar:
   Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop.
5. Verificar configuración:
   Asegúrate de que mcp-vision esté disponible como servidor MCP en la interfaz de Claude Desktop.

Protección de claves API

• No se proporcionan requisitos ni ejemplos de claves API en la documentación.

Cursor

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cursor en el repositorio.

Cline

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cline en el repositorio.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, ingresa los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “mcp-vision” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte de roots: No mencionado

En general, mcp-vision brinda integración útil y directa con modelos de visión de HuggingFace pero carece de documentación sobre recursos, plantillas de prompt o características avanzadas de MCP como roots o sampling. Su configuración está bien documentada para Claude Desktop pero no para otras plataformas.

Nuestra opinión

mcp-vision es un servidor MCP enfocado y práctico para añadir inteligencia visual a flujos de trabajo de IA, especialmente en entornos que soportan Docker. Sus principales fortalezas son la claridad de sus herramientas y la configuración sencilla para Claude Desktop, pero se beneficiaría de una documentación más rica, especialmente sobre recursos, plantillas de prompt y soporte para otras plataformas y características avanzadas de MCP.

Puntaje MCP