
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 ...
Koble AI-arbeidsflyter til OpenCVs komplette datasynsfunksjoner ved å bruke OpenCV MCP Server for sømløs automatisering og avansert bilde-/videobehandling.
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.
Ingen promptmaler er eksplisitt listet i depotet eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte ressurser er listet i depotet eller dokumentasjonen.
Ingen detaljert verktøyliste er gitt i depotet eller dokumentasjonen. Beskrivelsen antyder imidlertid eksponering av bilde- og videobehandlingsmuligheter, grunnleggende bildebehandling og objektdeteksjonsverktøy.
mcpServers
-seksjonen med følgende JSON-utdrag:{
"opencv-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
-arrayen:{
"opencv-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
:{
"opencv-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
}
}
{
"opencv-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
}
}
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}"
}
}
}
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Tilgjengelig i README og beskrivelse |
Liste over promptmaler | ⛔ | Ingen promptmaler oppført |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen ressurser oppført |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen eksplisitt verktøyliste; kun generelle kapabiliteter nevnt |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Sikkerhet 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.
Har en LISENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forgreininger | 1 |
Antall stjerner | 19 |
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.
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.
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.
Typiske bruksområder inkluderer endring/beskjæring av bilder, objektdeteksjon, videoanalyse, AI-drevet dokumentbehandling, smart overvåking og datasettforbedring for maskinlæring—alt automatisert fra ditt utviklingsmiljø.
Lagre sensitive API-nøkler som miljøvariabler, og referer til dem i konfigurasjonsfilen i stedet for å hardkode dem. Eksempel finnes i dokumentasjonen.
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.
Utnytt avansert datasyn direkte i dine flyter. Sett opp OpenCV MCP Server og åpne for nye AI-drevne automatiseringsmuligheter.
mcp-vision MCP Server kobler HuggingFace datamodeller for datamaskinsyn—som zero-shot objektgjenkjenning—til FlowHunt og andre AI-plattformer, og gir LLM-er og ...
Video Still Capture MCP er en Python-basert server som gir AI-assistenter sanntidstilgang til webkamera og videokilder via OpenCV, og muliggjør bildeopptak, kam...
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...