OpenCV MCPサーバー

「OpenCV」MCPサーバーは何をしますか？

OpenCV MCPサーバーは、OpenCVの画像・動画処理機能をModel Context Protocol（MCP）経由で提供します。AIアシスタントや開発ツールが高度なコンピュータビジョン機能にアクセスできるよう、橋渡しの役目を果たします。このサーバーにより、OpenCVのツールやワークフローが標準化プロトコルを通じて公開され、基本的な画像操作、物体検出、ビジュアルトラッキングなどのタスクをシームレスに実行できます。外部データソースやAPI、サービスとの統合によって、開発者はOpenCVの全機能を活かした、よりリッチでコンテキスト認識型のAIアプリケーションや自動化を、お好みの開発環境から構築できます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントには明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

リポジトリやドキュメントに詳細なツール一覧はありませんが、説明文から画像・動画処理機能、基本的な画像操作、物体検出ツールが公開されていることが示唆されています。

このMCPサーバーのユースケース

• 画像操作：画像リサイズ・切り抜き・フィルタリングなどを開発環境から自動化
• 物体検出：画像や動画ストリーム内の物体の識別・位置特定機能をAIワークフローに統合
• 動画処理：フレーム抽出、動画解析、トラッキング処理などをコンピュータビジョンプロジェクトで活用
• AI自動化：OpenCVツールとLLMを組み合わせて、ドキュメント自動解析、スマート監視、品質検査などに応用
• データ拡張：OpenCVの多彩な関数で画像・動画をプログラム的に変換し、機械学習用データセットを増強

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとWindsurfプラットフォームがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. 以下のJSONスニペットをmcpServersセクションに追加します:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. OpenCV MCPサーバーがリストに表示され、アクセス可能か確認します。

Claude

1. Node.jsをインストールし、Claudeがセットアップされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを探します。
3. mcpServers配列にOpenCV MCPサーバーを挿入します:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 変更を保存してClaudeを再起動します。
5. Claudeのインターフェースでサーバーステータスを確認します。

Cursor

1. Node.jsとCursorがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersの下に以下を追加します:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. OpenCV MCPサーバーが稼働しているか確認します。

Cline

1. Node.jsとClineがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. MCPサーバーリストに以下のスニペットを追加します:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 保存後、Clineを再起動します。
5. Cline UIで接続が有効か確認します。

APIキーの安全な管理

機密性の高いAPIキーは設定ファイルに直接記載せず、環境変数として保管しましょう。設定ファイルでは以下のように参照します:

{
  "opencv-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@opencv/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "API_KEY": "${OPENCV_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${OPENCV_API_KEY}"
    }
  }
}

FlowHuntフロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを連携するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、それをAIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションに、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能・能力にアクセス可能となります。“opencv-mcp"はご利用のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

現時点の情報では、OpenCV MCPサーバーは全体像とセットアップ方法は明快ですが、プロンプトテンプレートやリソース、ツールの詳細な公開ドキュメントが不足しています。MCPでコンピュータビジョン機能を求める開発者にとって有用ですが、より充実したドキュメントや具体例があるとさらに良いでしょう。

MCPスコア

総合的に、現時点でこのMCPサーバーの評価は4/10です。
オープンソースでOpenCVタスクに特化し範囲も明確ですが、高度な統合や透明性向上に必要なツール・プロンプト・リソースの詳細なドキュメントが不足しています。