OpenCV MCP Server

OpenCV MCP Server

Koble AI-arbeidsflyter til OpenCVs komplette datasynsfunksjoner ved å bruke OpenCV MCP Server for sømløs automatisering og avansert bilde-/videobehandling.

Hva gjør “OpenCV” MCP Server?

OpenCV MCP Server gir OpenCVs bilde- og videobehandlingsmuligheter via Model Context Protocol (MCP). Den fungerer som en bro, som muliggjør tilgang til avanserte datasynsfunksjoner for AI-assistenter og utviklerverktøy. Denne serveren muliggjør sømløs utførelse av oppgaver som grunnleggende bildebehandling, objektdeteksjon og visuell sporing ved å eksponere OpenCV-verktøy og arbeidsflyter gjennom en standardisert protokoll. Ved å integrere med eksterne datakilder, API-er eller tjenester, gir den utviklere mulighet til å bygge rikere, kontekstbevisste AI-drevne applikasjoner og automatiseringer som utnytter hele potensialet til OpenCV direkte i deres foretrukne utviklingsmiljø.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er eksplisitt listet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er listet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Ingen detaljert verktøyliste er gitt i depotet eller dokumentasjonen. Beskrivelsen antyder imidlertid eksponering av bilde- og videobehandlingsmuligheter, grunnleggende bildebehandling og objektdeteksjonsverktøy.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Bildebehandling: Automatiser oppgaver som endring av størrelse, beskjæring og filtrering av bilder direkte fra utviklingsmiljøet ditt.
  • Objektdeteksjon: Integrer objektdeteksjon i AI-arbeidsflytene dine, og muliggjør identifisering og lokalisering av objekter i bilder eller videostrømmer.
  • Videobehandling: Utfør rammeuttrekk, videoanalyse eller sporingsoperasjoner for datasynsprosjekter.
  • AI-drevet automatisering: Bruk OpenCV-verktøy sammen med LLM-er for oppgaver som automatisert dokumentanalyse, smart overvåking eller kvalitetsinspeksjon.
  • Dataforbedring: Forbedre datasett for maskinlæring ved å programmessig transformere bilder og videoer med OpenCVs kraftige funksjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf-plattformen installert.
  2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
  3. Legg til OpenCV MCP Server i mcpServers-seksjonen med følgende JSON-utdrag:
    {
      "opencv-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Kontroller at OpenCV MCP Server er oppført og tilgjengelig.

Claude

  1. Installer Node.js og sørg for at Claude er satt opp.
  2. Finn Claude-konfigurasjonsfilen.
  3. Sett inn OpenCV MCP Server i mcpServers-arrayen:
    {
      "opencv-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
  5. Sjekk serverstatus i Claudes grensesnitt.

Cursor

  1. Sørg for at Node.js og Cursor er installert.
  2. Finn og åpne Cursor-konfigurasjonsfilen.
  3. Legg til følgende under mcpServers:
    {
      "opencv-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor på nytt.
  5. Bekreft at OpenCV MCP Server kjører.

Cline

  1. Bekreft installasjon av Node.js og Cline.
  2. Åpne Cline-konfigurasjonsfilen.
  3. Legg til dette utdraget i MCP-serverlisten din:
    {
      "opencv-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cline på nytt.
  5. Verifiser tilkoblingen i Cline UI.

Sikring av API-nøkler

Lagre sensitive API-nøkler som miljøvariabler i stedet for i konfigurasjonsfiler. Referer til dem i konfigurasjonen slik:

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

Slik bruker du denne MCP-serveren i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “opencv-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktTilgjengelig i README og beskrivelse
Liste over promptmalerIngen promptmaler oppført
Liste over ressurserIngen ressurser oppført
Liste over verktøyIngen eksplisitt verktøyliste; kun generelle kapabiliteter nevnt
Sikring av API-nøklerSikkerhet via miljøvariabler vist i oppsettinstruksjoner
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)Ingen omtale av sampling-støtte

Basert på tilgjengelig informasjon gir OpenCV MCP Server en tydelig oversikt og veiledning for oppsett, men mangler offentlig dokumentasjon om promptmaler, eksplisitte ressurser og detaljerte verktøydefinisjoner. For utviklere som søker datasynsmuligheter i MCP, tilbyr den verdi, men kunne hatt nytte av bedre dokumentasjon og eksempler.

MCP Score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall forgreininger1
Antall stjerner19

Totalt vil jeg gi denne MCP-serveren 4/10 basert på dagens synlighet: den er åpen kildekode, tydelig rettet mot OpenCV-oppgaver, men mangler detaljert dokumentasjon om verktøy, promptmaler og ressurser som trengs for avansert eller transparent integrasjon.

Vanlige spørsmål

Hva gjør OpenCV MCP Server?

Den eksponerer OpenCVs bilde- og videobehandlingsfunksjoner via Model Context Protocol (MCP), slik at utviklere og AI-agenter kan automatisere og få tilgang til datasynsoppgaver—som bildebehandling, objektdeteksjon og videoanalyse—i sine foretrukne plattformer.

Hvordan setter jeg opp OpenCV MCP Server?

Legg til serverkonfigurasjonen i MCP-serverlisten på din plattform (Windsurf, Claude, Cursor eller Cline), ved å bruke den oppgitte JSON-koden. Lagre og start applikasjonen din på nytt for å aktivere serveren.

Hvilke bruksområder støtter OpenCV MCP Server?

Typiske bruksområder inkluderer endring/beskjæring av bilder, objektdeteksjon, videoanalyse, AI-drevet dokumentbehandling, smart overvåking og datasettforbedring for maskinlæring—alt automatisert fra ditt utviklingsmiljø.

Hvordan sikrer jeg API-nøkler ved bruk av denne serveren?

Lagre sensitive API-nøkler som miljøvariabler, og referer til dem i konfigurasjonsfilen i stedet for å hardkode dem. Eksempel finnes i dokumentasjonen.

Kan jeg bruke denne serveren i FlowHunt-flyter?

Ja. Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, og sett inn dine OpenCV MCP-serverdetaljer i konfigurasjonspanelet. Dette gir AI-agenten din tilgang til alle OpenCV-baserte datasynsverktøy i arbeidsflyten din.

Start integrasjon av OpenCV med FlowHunt

Utnytt avansert datasyn direkte i dine flyter. Sett opp OpenCV MCP Server og åpne for nye AI-drevne automatiseringsmuligheter.

Lær mer

mcp-vision MCP Server
mcp-vision MCP Server

mcp-vision MCP Server

mcp-vision MCP Server kobler HuggingFace datamodeller for datamaskinsyn—som zero-shot objektgjenkjenning—til FlowHunt og andre AI-plattformer, og gir LLM-er og ...

4 min lesing
AI Computer Vision +5
Video Still Capture MCP-server
Video Still Capture MCP-server

Video Still Capture MCP-server

Video Still Capture MCP er en Python-basert server som gir AI-assistenter sanntidstilgang til webkamera og videokilder via OpenCV, og muliggjør bildeopptak, kam...

4 min lesing
MCP AI +5
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4