mcp-vision MCP-palvelin

Mitä “mcp-vision” MCP-palvelin tekee?

“mcp-vision” MCP-palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka tarjoaa HuggingFace-tietokonenäkömalleja—kuten zero-shot-objektintunnistuksen—työkaluiksi laajentaen suurten kieli- ja näkö-kielimallien visuaalisia kykyjä. Yhdistämällä tekoälyavustajat tehokkaisiin tietokonenäkömalleihin mcp-vision mahdollistaa tehtävät kuten objektintunnistuksen ja kuvien analyysin suoraan kehitysprosessien sisällä. Tämä mahdollistaa LLM-malleille ja muille tekoälyasiakkaille kuvien ohjelmallisen hakemisen, käsittelyn ja analysoinnin, mikä helpottaa visuaalisten vuorovaikutusten automatisointia, standardointia ja laajentamista sovelluksissa. Palvelin soveltuu sekä GPU- että CPU-ympäristöihin ja on suunniteltu helppoon integrointiin suosittuihin tekoälyalustoihin.

Kehotekirjaston lista

Yhtään erityistä kehotepohjaa ei ole mainittu dokumentaatiossa tai repositorion tiedostoissa.

Resurssien lista

Yhtään nimenomaista MCP-resurssia ei ole dokumentoitu tai listattu repositoriossa.

Työkalujen lista

• locate_objects
  Tunnistaa ja paikantaa objektit kuvasta käyttäen jotakin HuggingFacen tarjoamista zero-shot-objektintunnistusputkista. Syötteinä kuvan polku, lista ehdotettuja tunnisteita ja valinnainen mallin nimi. Palauttaa listan havaituista objekteista vakiomuodossa.

• zoom_to_object
  Tarkentaa tiettyyn objektiin kuvassa rajaamalla kuva objektin parhaan tunnistuspisteen mukaisen laatikon ympärille. Syötteinä kuvan polku, etsittävä tunniste ja valinnainen mallin nimi. Palauttaa rajatun kuvan tai None.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Automaattinen objektintunnistus kuvissa
  Kehittäjät voivat käyttää mcp-visionia ohjelmallisesti tunnistamaan ja paikantamaan objekteja kuvista, mikä nopeuttaa tehtäviä kuten kuvien tunnisteiden lisäystä, sisällön valvontaa ja visuaalista hakua.
• Näköön perustuva työnkulkujen automatisointi
  Integroi objektintunnistus laajempiin työnkulkuihin, kuten kuvien lajitteluun sisällön mukaan, raporttien automaattiseen luontiin tunnistettujen kohteiden perusteella tai saavutettavuustyökalujen parantamiseen.
• Vuorovaikutteinen kuvien tutkiminen
  Tekoälyavustajat voivat auttaa käyttäjiä tarkentamaan tiettyihin objekteihin kuvissa, mikä tukee tehtäviä kuten laadunvalvontaa, lääketieteellisten kuvien analyysiä tai tuoteiden tunnistusta.
• Tekoälyagenttien vahvistaminen visuaalisilla kyvyillä
  LLM-mallit voivat tehdä johtopäätöksiä visuaalisesta datasta ja toimia sen perusteella, mahdollistaen rikkaammat multimodaaliset vuorovaikutukset ja kontekstitietoiset vastaukset esimerkiksi keskusteluboteissa, digiavustajissa ja tutkimustyökaluissa.

Kuinka asennat sen

Windsurf

Repositoriossa ei ole asennusohjeita Windsurfille.

Claude

1. Edellytykset:
   Varmista, että Docker on asennettu ja GPU:ta käytettäessä NVIDIA-tuettu ympäristö on käytössä.
2. Luo tai käytä Docker-kuvaa:
   • Rakenna paikallisesti:

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

   • Käytä julkista kuvaa (valinnainen): Ei tarvitse rakentaa.
3. Muokkaa määritystä:
   Avaa claude_desktop_config.json ja lisää seuraava kohtaan mcpServers:
   • GPU:lle:

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

   • CPU:lle:

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

   • Julkinen kuva (beta):

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

4. Tallenna ja käynnistä uudelleen:
   Tallenna määritys ja käynnistä Claude Desktop uudelleen.
5. Varmista asennus:
   Varmista, että mcp-vision näkyy MCP-palvelimena Claude Desktopin käyttöliittymässä.

API-avainten suojaaminen

• Dokumentaatiossa ei ole API-avaimia koskevia vaatimuksia eikä esimerkkejä.

Cursor

Repositoriossa ei ole asennusohjeita Cursorille.

Cline

Repositoriossa ei ole asennusohjeita Clinelle.

Kuinka käyttää tätä MCP:tä flows-työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

MCP-palvelimien integroimiseksi FlowHunt-työnkulkuun aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuusi ja liitä se tekoälyagenttiisi:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Järjestelmän MCP-määritysosioon syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun määritys on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja ja ominaisuuksia. Muista vaihtaa “mcp-vision” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimen osoitteellasi.

Yhteenveto

Roots-tuki: Ei mainittu

Kaiken kaikkiaan mcp-vision tarjoaa hyödyllisen ja suoran integraation HuggingFace-näkömalleihin, mutta dokumentaatio puuttuu resursseista, kehotepohjista ja edistyneistä MCP-ominaisuuksista kuten roots tai näytteenotto. Sen asennusohjeet ovat hyvin dokumentoidut Claude Desktopille, mutta eivät muille alustoille.

Mielipiteemme

mcp-vision on kohdennettu ja käytännöllinen MCP-palvelin visuaalisen älykkyyden lisäämiseksi tekoälytyöprosesseihin, erityisesti ympäristöissä, joissa Docker-tuki on käytettävissä. Sen suurimmat vahvuudet ovat selkeät työkalut ja suoraviivainen asennus Claude Desktopille, mutta se hyötyisi laajemmasta dokumentaatiosta, erityisesti resurssien, kehotepohjien ja tuen suhteen muille alustoille ja kehittyneille MCP-ominaisuuksille.

MCP-pisteet