mcp-vision MCP Server

Wat doet de “mcp-vision” MCP Server?

De “mcp-vision” MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die HuggingFace computer vision-modellen—zoals zero-shot objectdetectie—beschikbaar maakt als tools om de visuele mogelijkheden van grote taal- of vision-language modellen te verbeteren. Door AI-assistenten te koppelen aan krachtige computer vision-modellen maakt mcp-vision taken zoals objectdetectie en beeldanalyse direct mogelijk binnen ontwikkelworkflows. Dit stelt LLM’s en andere AI-clients in staat om afbeeldingen programmatisch te bevragen, verwerken en analyseren, waardoor het eenvoudiger wordt visiegerelateerde interacties te automatiseren, standaardiseren en uitbreiden in toepassingen. De server is geschikt voor zowel GPU- als CPU-omgevingen en ontworpen voor eenvoudige integratie met populaire AI-platforms.

Lijst van Prompts

Er worden geen specifieke prompt-sjablonen genoemd in de documentatie of repositorybestanden.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd of vermeld in de repository.

Lijst van Tools

• locate_objects
  Detecteer en lokaliseer objecten in een afbeelding met behulp van een van de zero-shot objectdetectiepijplijnen die via HuggingFace beschikbaar zijn. Invoer omvat het afbeeldingspad, een lijst met kandidaat-labels en optioneel een modelnaam. Geeft een lijst met gedetecteerde objecten in standaardformaat terug.

• zoom_to_object
  Zoom in op een specifiek object in een afbeelding door de afbeelding bij te snijden tot het begrenzingsvak van het object met de beste detectiescore. Invoer omvat het afbeeldingspad, een label om te zoeken, en optioneel een modelnaam. Geeft een uitgesneden afbeelding of None terug.

Toepassingen van deze MCP Server

• Geautomatiseerde objectdetectie in afbeeldingen
  Ontwikkelaars kunnen mcp-vision gebruiken om programmatisch objecten in afbeeldingen te detecteren en lokaliseren, waardoor taken zoals beeldtagging, contentmoderatie en visuele zoekopdrachten gestroomlijnd worden.
• Visie-gebaseerde workflowautomatisering
  Integreer objectdetectie in grotere workflows, zoals het sorteren van afbeeldingen op inhoud, het automatisch genereren van rapporten op basis van gedetecteerde items, of het verbeteren van toegankelijkheidstools.
• Interactieve beeldverkenning
  AI-assistenten kunnen gebruikers helpen om in te zoomen op specifieke objecten binnen afbeeldingen, wat nuttig is bij bijvoorbeeld kwaliteitsinspectie, medische beeldanalyse of productidentificatie.
• AI-agenten verrijken met visuele mogelijkheden
  LLM’s kunnen redeneren over en handelen op visuele data, wat zorgt voor rijkere multimodale interacties en contextbewuste antwoorden in toepassingen zoals chatbots, digitale assistenten en onderzoekstools.

Hoe stel je het in

Windsurf

Er zijn geen installatie-instructies voor Windsurf beschikbaar in de repository.

Claude

1. Vereisten:
   Zorg dat je Docker geïnstalleerd hebt en, als je een GPU gebruikt, een NVIDIA-enabled omgeving.
2. Bouw of gebruik Docker-image:
   • Lokaal bouwen:

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

   • Gebruik publieke image (optioneel): Geen build vereist.
3. Configuratie bewerken:
   Open claude_desktop_config.json en voeg het volgende toe onder mcpServers:
   • Voor GPU:

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

   • Voor CPU:

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

   • Voor publieke image (bèta):

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

4. Opslaan en herstarten:
   Sla de configuratie op en herstart Claude Desktop.
5. Installatie controleren:
   Controleer of mcp-vision beschikbaar is als MCP-server in de Claude Desktop UI.

API-sleutels beveiligen

• Er zijn geen vereisten of voorbeelden voor API-sleutels in de documentatie opgenomen.

Cursor

Er zijn geen installatie-instructies voor Cursor beschikbaar in de repository.

Cline

Er zijn geen installatie-instructies voor Cline beschikbaar in de repository.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te koppelen aan je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-vision” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar jouw MCP-server URL.

Overzicht

Roots Support: Niet vermeld

Al met al biedt mcp-vision een nuttige, directe integratie met HuggingFace vision-modellen, maar ontbreekt het aan documentatie over resources, prompt-sjablonen of geavanceerde MCP-features zoals roots of sampling. De installatie is goed gedocumenteerd voor Claude Desktop, maar niet voor andere platforms.

Onze mening

mcp-vision is een gerichte en praktische MCP-server voor het toevoegen van visuele intelligentie aan AI-workflows, vooral in omgevingen die Docker ondersteunen. De belangrijkste sterke punten zijn de duidelijke tools en de eenvoudige installatie voor Claude Desktop, maar het zou profiteren van uitgebreidere documentatie, vooral over resources, prompt-sjablonen, ondersteuning voor andere platforms en geavanceerde MCP-functies.

MCP Score