
mcp-vision Server MCP
Serverul mcp-vision MCP conectează modelele de viziune computerizată HuggingFace—precum detectarea de obiecte zero-shot—la FlowHunt și alte platforme AI, oferin...
Conectează fluxurile AI la întreaga suită de capabilități de viziune computerizată OpenCV folosind Serverul OpenCV MCP pentru automatizare fără întreruperi și procesare avansată de imagini/video.
Serverul OpenCV MCP oferă capabilitățile OpenCV de procesare a imaginilor și videoclipurilor prin Model Context Protocol (MCP). Acționează ca o punte, permițând asistenților AI și instrumentelor pentru dezvoltatori să acceseze funcționalități avansate de viziune computerizată. Acest server permite executarea fluentă a sarcinilor precum manipularea de bază a imaginilor, detecția de obiecte și urmărirea vizuală, expunând instrumentele și fluxurile OpenCV printr-un protocol standardizat. Prin integrarea cu surse externe de date, API-uri sau servicii, oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a construi aplicații și automatizări AI mai bogate, conștiente de context, care valorifică întregul potențial al OpenCV direct din mediul lor preferat de dezvoltare.
Nu există șabloane de prompturi listate explicit în repository sau documentație.
Nu sunt listate resurse explicite în repository sau documentație.
Nu este oferită o listă detaliată de instrumente în repository sau documentație. Totuși, descrierea sugerează expunerea capabilităților de procesare imagine și video, manipulare de bază a imaginilor și instrumente pentru detecția de obiecte.
mcpServers
folosind următorul snippet JSON:{
"opencv-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
:{
"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"]
}
}
Stochează cheile API sensibile în variabile de mediu, nu în fișierele de configurare. Referențiază-le în configurație astfel:
{
"opencv-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opencv/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${OPENCV_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPENCV_API_KEY}"
}
}
}
Folosirea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în workflow-ul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:
Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare a sistemului MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"opencv-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “opencv-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa ta MCP server.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii / Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Oferită în README și descriere |
Lista de Prompt-uri | ⛔ | Nu sunt listate șabloane de prompturi |
Lista de Resurse | ⛔ | Nu sunt listate resurse |
Lista de Instrumente | ⛔ | Nicio listă explicită de instrumente; doar capabilități generale |
Securizarea cheilor API | ✅ | Securitatea prin variabile de mediu arătată în instrucțiuni |
Suport pentru sampling (mai puțin relevant) | ⛔ | Nu se menționează suport pentru sampling |
Pe baza informațiilor disponibile, Serverul OpenCV MCP oferă o prezentare și ghid de configurare clară, dar nu are documentație publică pentru șabloane de prompturi, resurse explicite sau definiții detaliate de instrumente. Pentru dezvoltatorii care caută capabilități de viziune computerizată în MCP, este valoros, dar ar beneficia de o documentație și exemple mai bogate.
Are o LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 1 |
Număr de Stele | 19 |
Per ansamblu, aș acorda acestui server MCP un scor de 4/10 pe baza vizibilității actuale: este open source, cu scop clar pentru sarcini OpenCV, dar îi lipsește documentația detaliată privind instrumentele, prompturile și resursele necesare pentru o integrare avansată sau transparentă.
Expune funcțiile de procesare a imaginilor și videoclipurilor oferite de OpenCV prin Model Context Protocol (MCP), permițând dezvoltatorilor și agenților AI să automatizeze și să acceseze sarcini de viziune computerizată—precum manipulare de imagini, detecție de obiecte și analiză video—din platformele lor preferate.
Adaugă configurația serverului în lista de servere MCP a platformei tale (Windsurf, Claude, Cursor sau Cline), folosind snippet-ul JSON furnizat. Salvează și repornește aplicația pentru a activa serverul.
Cazuri tipice includ redimensionare/decupare imagini, detecție de obiecte, analiză cadre video, procesare documente cu AI, supraveghere inteligentă și augmentare de seturi de date pentru machine learning, toate automatizate din mediul tău de dezvoltare.
Stochează cheile API sensibile ca variabile de mediu și referă-le în fișierul de configurație, în loc să le introduci direct. Exemplu disponibil în documentație.
Da. Adaugă componenta MCP în fluxul tău FlowHunt, apoi introdu detaliile serverului OpenCV MCP în panoul de configurare. Astfel, agentul AI va avea acces la toate instrumentele de viziune OpenCV în fluxurile tale.
Valorifică viziunea computerizată avansată direct în fluxurile tale. Configurează Serverul OpenCV MCP și descoperă noi posibilități de automatizare alimentată de AI.
Serverul mcp-vision MCP conectează modelele de viziune computerizată HuggingFace—precum detectarea de obiecte zero-shot—la FlowHunt și alte platforme AI, oferin...
Video Still Capture MCP este un server bazat pe Python care oferă asistenților AI acces în timp real la webcam-uri și surse video prin OpenCV, permițând captura...
OpenAPI MCP Server conectează asistenții AI cu capacitatea de a explora și înțelege specificațiile OpenAPI, oferind context detaliat despre API, rezumate și inf...