mcp-vision Server MCP

Ce face serverul MCP “mcp-vision”?

Serverul MCP “mcp-vision” este un server Model Context Protocol (MCP) care expune modelele de viziune computerizată HuggingFace—precum detectarea de obiecte zero-shot—ca instrumente pentru îmbunătățirea capabilităților vizuale ale modelelor mari de limbaj sau viziune-limbaj. Prin conectarea asistenților AI cu modele performante de viziune computerizată, mcp-vision permite sarcini precum detectarea obiectelor și analiza imaginilor direct în fluxurile de dezvoltare. Aceasta permite LLM-urilor și altor clienți AI să interogheze, proceseze și analizeze imagini programatic, facilitând automatizarea, standardizarea și extinderea interacțiunilor bazate pe viziune în aplicații. Serverul este potrivit atât pentru medii cu GPU, cât și pentru CPU și este conceput pentru integrare ușoară cu platforme AI populare.

Lista de Prompts

Nu sunt menționate șabloane de prompt specifice în documentație sau în fișierele repository-ului.

Lista de Resurse

Nu sunt documentate sau listate explicit resurse MCP în repository.

Lista de Instrumente

• locate_objects
  Detectează și localizează obiecte într-o imagine utilizând unul dintre pipeline-urile de detectare de obiecte zero-shot disponibile prin HuggingFace. Inputurile includ calea imaginii, o listă de etichete candidate și, opțional, numele unui model. Returnează o listă de obiecte detectate în format standard.

• zoom_to_object
  Mărește un anumit obiect dintr-o imagine decupând imaginea la bounding box-ul obiectului cu cel mai bun scor de detectare. Inputurile includ calea imaginii, o etichetă de căutat și, opțional, numele unui model. Returnează o imagine decupată sau None.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Detectare automată de obiecte în imagini
  Dezvoltatorii pot folosi mcp-vision pentru a detecta și localiza programatic obiecte în imagini, simplificând sarcini precum etichetarea imaginilor, moderarea conținutului și căutarea vizuală.
• Automatizare a fluxurilor bazate pe viziune
  Integrează detectarea obiectelor în fluxuri mai complexe, cum ar fi sortarea imaginilor după conținut, generarea automată de rapoarte pe baza elementelor detectate sau îmbunătățirea instrumentelor de accesibilitate.
• Explorare interactivă a imaginilor
  Asistenții AI pot ajuta utilizatorii să mărească anumite obiecte din imagini, facilitând sarcini precum inspecția de calitate, analiza imagistică medicală sau identificarea produselor.
• Augmentarea agenților AI cu capabilități vizuale
  LLM-urile pot raționa asupra datelor vizuale și pot acționa pe baza acestora, permițând interacțiuni multimodale mai bogate și răspunsuri contextuale în aplicații precum chatboți, asistenți digitali și instrumente de cercetare.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Windsurf în repository.

Claude

1. Prerechizite:
   Asigură-te că ai instalat Docker și, dacă folosești un GPU, un mediu compatibil cu NVIDIA.
2. Construiește sau folosește imaginea Docker:
   • Construiește local:

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

   • Folosește imaginea publică (opțional): Nu este nevoie de build.
3. Editează configurația:
   Deschide claude_desktop_config.json și adaugă următoarele sub mcpServers:
   • Pentru GPU:

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

   • Pentru CPU:

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

   • Pentru imaginea publică (beta):

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

4. Salvează și repornește:
   Salvează configurația și repornește Claude Desktop.
5. Verifică instalarea:
   Asigură-te că mcp-vision este disponibil ca server MCP în interfața Claude Desktop.

Securizarea cheilor API

• Nu sunt furnizate cerințe sau exemple pentru chei API în documentație.

Cursor

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cursor în repository.

Cline

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cline în repository.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conectează-l la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “mcp-vision” cu numele real al serverului tău MCP și să pui propria adresă URL.

Prezentare generală

Suport Roots: Nu este menționat

Per ansamblu, mcp-vision oferă o integrare utilă și directă cu modelele de viziune HuggingFace, dar lipsește documentația despre resurse, șabloane de prompt sau funcții MCP avansate precum roots sau sampling. Configurarea sa este bine documentată pentru Claude Desktop, dar nu și pentru alte platforme.

Opinia noastră

mcp-vision este un server MCP concentrat și practic pentru adăugarea inteligenței vizuale în fluxurile AI, mai ales în medii care suportă Docker. Punctele sale forte principale sunt instrumentele clar definite și configurarea simplă pentru Claude Desktop, dar ar beneficia de o documentație mai bogată, în special privind resursele, șabloanele de prompt și suportul pentru alte platforme și funcții MCP avansate.

Scor MCP