mcp-vision Serwer MCP

Co robi serwer “mcp-vision” MCP?

“mcp-vision” MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który udostępnia modele komputerowego widzenia HuggingFace—takie jak zero-shot object detection—jako narzędzia rozszerzające możliwości widzenia dużych modeli językowych lub vision-language. Dzięki połączeniu asystentów AI z zaawansowanymi modelami komputerowego widzenia, mcp-vision umożliwia wykonywanie zadań takich jak wykrywanie obiektów i analiza obrazów bezpośrednio w przepływach pracy deweloperskiej. Pozwala to LLM-om i innym klientom AI na programowe zapytania, przetwarzanie i analizę obrazów, co ułatwia automatyzację, standaryzację i rozszerzanie interakcji opartych na wizji w aplikacjach. Serwer działa zarówno w środowiskach GPU, jak i CPU i jest zaprojektowany do łatwej integracji z popularnymi platformami AI.

Lista promptów

W dokumentacji ani plikach repozytorium nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

Brak jawnie udokumentowanych zasobów MCP w repozytorium.

Lista narzędzi

• locate_objects
  Wykrywaj i lokalizuj obiekty na obrazie, korzystając z jednego z pipeline’ów zero-shot object detection dostępnych przez HuggingFace. Wejścia obejmują ścieżkę do obrazu, listę etykiet kandydatów oraz opcjonalnie nazwę modelu. Zwraca listę wykrytych obiektów w standardowym formacie.

• zoom_to_object
  Powiększ określony obiekt na obrazie, przycinając obraz do ramki ograniczającej obiektu z najlepszym wynikiem wykrycia. Wejścia obejmują ścieżkę do obrazu, etykietę do znalezienia oraz opcjonalnie nazwę modelu. Zwraca przycięty obraz lub None.

Zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne wykrywanie obiektów na obrazach
  Programiści mogą używać mcp-vision do programowego wykrywania i lokalizowania obiektów na obrazach, usprawniając takie zadania jak tagowanie obrazów, moderacja treści czy wyszukiwanie wizualne.
• Automatyzacja przepływów pracy opartych na wizji
  Zintegruj wykrywanie obiektów z większymi przepływami pracy, np. sortowanie obrazów według treści, automatyczne generowanie raportów na podstawie wykrytych elementów czy ulepszanie narzędzi dostępności.
• Interaktywna eksploracja obrazów
  Asystenci AI mogą pomagać użytkownikom powiększać konkretne obiekty na obrazach, wspierając takie zadania jak inspekcja jakości, analiza obrazów medycznych czy identyfikacja produktów.
• Wzbogacanie agentów AI o możliwości wizualne
  LLM-y mogą wnioskować na podstawie danych wizualnych i reagować na nie, umożliwiając bogatsze interakcje multimodalne i odpowiedzi zależne od kontekstu w aplikacjach takich jak chatboty, asystenci cyfrowi czy narzędzia badawcze.

Jak zainstalować

Windsurf

W repozytorium nie podano instrukcji instalacji dla Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne:
   Upewnij się, że masz zainstalowanego Dockera i, jeśli używasz GPU, środowisko z obsługą NVIDIA.
2. Zbuduj lub użyj obrazu Dockera:
   • Budowanie lokalnie:

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

   • Użycie obrazu publicznego (opcjonalnie): Budowanie nie jest wymagane.
3. Edytuj konfigurację:
   Otwórz claude_desktop_config.json i dodaj poniższe pod mcpServers:
   • Dla GPU:

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

   • Dla CPU:

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

   • Dla obrazu publicznego (beta):

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

4. Zapisz i zrestartuj:
   Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude Desktop.
5. Zweryfikuj instalację:
   Upewnij się, że mcp-vision jest dostępny jako serwer MCP w interfejsie Claude Desktop.

Zabezpieczenie kluczy API

• W dokumentacji nie podano wymagań ani przykładów dotyczących kluczy API.

Cursor

W repozytorium nie podano instrukcji instalacji dla Cursor.

Cline

W repozytorium nie podano instrukcji instalacji dla Cline.

Jak użyć tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “mcp-vision” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL adresem do własnego serwera MCP.

Podsumowanie

Wsparcie dla roots: Nie wspomniano

Ogólnie rzecz biorąc, mcp-vision zapewnia użyteczną, bezpośrednią integrację z modelami wizji HuggingFace, ale brakuje dokumentacji na temat zasobów, szablonów promptów czy zaawansowanych funkcji MCP, takich jak roots czy sampling. Instalacja jest dobrze udokumentowana dla Claude Desktop, ale nie dla innych platform.

Nasza opinia

mcp-vision to skoncentrowany i praktyczny serwer MCP do dodawania inteligencji wizualnej do przepływów pracy AI, szczególnie w środowiskach obsługujących Dockera. Jego główne zalety to jasna oferta narzędzi i łatwa konfiguracja dla Claude Desktop, ale przydałaby się bogatsza dokumentacja, zwłaszcza w zakresie zasobów, szablonów promptów oraz wsparcia dla dodatkowych platform i zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP