OpenCV MCP Sunucusu

“OpenCV” MCP Sunucusu ne yapar?

OpenCV MCP Sunucusu, OpenCV’nin görüntü ve video işleme yeteneklerini Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla sunar. Bir köprü görevi görerek, yapay zeka asistanları ve geliştirici araçlarının gelişmiş bilgisayarla görme fonksiyonlarına erişmesini sağlar. Bu sunucu, OpenCV araçlarını ve iş akışlarını standart bir protokol ile sunarak temel görüntü manipülasyonu, nesne tespiti ve görsel takip gibi görevlerin sorunsuz şekilde yürütülmesini mümkün kılar. Harici veri kaynakları, API’ler veya servislerle entegre olarak geliştiricilere, tercih ettikleri geliştirme ortamından OpenCV’nin tüm potansiyelini kullanan daha zengin, bağlamsal AI tabanlı uygulamalar ve otomasyonlar oluşturma gücü verir.

Komut Listesi

Depoda veya dokümantasyonda açıkça listelenmiş herhangi bir komut şablonu bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Depoda veya dokümantasyonda açıkça listelenmiş kaynak bulunmamaktadır.

Araç Listesi

Depoda veya dokümantasyonda ayrıntılı bir araç listesi yoktur. Ancak açıklamada görüntü ve video işleme yeteneklerinin, temel görüntü manipülasyonu ve nesne tespit araçlarının sunulduğu belirtilmektedir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Görüntü Manipülasyonu: Geliştirme ortamınızdan doğrudan görüntü yeniden boyutlandırma, kırpma ve filtreleme görevlerini otomatikleştirin.
• Nesne Tespiti: AI iş akışlarınıza nesne tespit yetenekleri entegre edin, görüntülerde veya video akışlarında nesnelerin tanımlanmasını ve yerinin belirlenmesini sağlayın.
• Video İşleme: Bilgisayarla görme projeleri için kare çıkarma, video analizi veya takip işlemleri gerçekleştirin.
• AI Destekli Otomasyon: Otomatik belge analizi, akıllı gözetim veya kalite kontrol gibi görevlerde OpenCV araçlarını LLM’lerle birlikte kullanın.
• Veri Artırma: Makine öğrenimi için veri kümelerini, OpenCV’nin güçlü fonksiyonlarıyla görüntü ve videoları programatik olarak dönüştürerek zenginleştirin.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js ve Windsurf platformunun kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. OpenCV MCP Sunucusunu mcpServers bölümüne şu JSON ile ekleyin:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. OpenCV MCP Sunucusunun listede ve erişilebilir olduğundan emin olun.

Claude

1. Node.js’i kurun ve Claude’un çalıştığından emin olun.
2. Claude yapılandırma dosyasını bulun.
3. OpenCV MCP Sunucusunu mcpServers dizisine ekleyin:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Claude arayüzünde sunucu durumunu kontrol edin.

Cursor

1. Node.js ve Cursor’un kurulu olduğundan emin olun.
2. Cursor yapılandırma dosyasını bulun ve açın.
3. mcpServers bölümüne aşağıdaki kodu ekleyin:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. OpenCV MCP Sunucusunun çalıştığından emin olun.

Cline

1. Node.js ve Cline’ın kurulu olduğunu doğrulayın.
2. Cline yapılandırma dosyasına erişin.
3. MCP sunucu listenize şu örneği ekleyin:

   {
     "opencv-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@opencv/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Cline arayüzünden bağlantıyı doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Hassas API anahtarlarını yapılandırma dosyasında saklamak yerine ortam değişkenlerinde tutun. Yapılandırmanızda aşağıdaki gibi referans verin:

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

Bu MCP’yi Akışlarda Kullanmak

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucunuzun ayrıntılarını aşağıdaki JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “opencv-mcp” ismini kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut bilgilere göre, OpenCV MCP Sunucusu net bir genel bakış ve kurulum rehberi sunuyor; ancak komut şablonları, açık kaynaklar ve ayrıntılı araç tanımları hakkında halka açık dokümantasyon eksik. MCP’de bilgisayarla görme yetenekleri arayan geliştiriciler için değerli, ancak daha zengin dokümantasyon ve örneklerle desteklenmesi faydalı olacaktır.

MCP Puanı

Genel olarak, mevcut görünürlüğe göre bu MCP sunucusuna 4/10 puan veriyorum: açık kaynak, OpenCV görevleri için net şekilde tanımlanmış, ancak gelişmiş ya da şeffaf entegrasyon için gerekli araçlar, komutlar ve kaynaklar hakkında ayrıntılı dokümantasyondan yoksun.