Ddddocr Captcha MCP

🚀 ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server

ddddocrライブラリを使用した強力なCAPTCHA認識用MCPサーバーです。高度なテキストOCR、物体検出、スライダーマッチング機能を提供します。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、ddddocrライブラリを用いてCAPTCHA画像の認識を行い、テキストOCR、物体検出、スライダーマッチングなどの機能を提供します。以下にインストールと使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• 🔤 テキストOCR認識 - CAPTCHA画像からテキスト内容を認識します。
• 🎯 物体検出 - CAPTCHA画像内の対象物体を検出します。
• 🔄 スライダーマッチング - スライダーCAPTCHAの位置を高精度でマッチングします。
• ⚡ 高性能 - ONNXランタイムをベースに構築されており、高速な処理が可能です。
• 🔌 MCP互換 - Model Context Protocolと完全に互換性があります。

📦 インストール

Smitheryからのインストール (推奨)

1. Smithery.aiにアクセスします。
2. "ddddocr-captcha-recognition-ymeng98"を検索します。
3. クリック一つであなたのAIツールチェーンにインストールします。

ローカル開発用

# クローンとセットアップ
git clone <repository-url>
cd ddddocr-captcha
npm install

# Python依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

# 開発サーバーの起動
npm run dev

💻 使用例

利用可能なツール

ocr_recognize

CAPTCHA画像からテキスト内容を認識します。

パラメータ:

• image_base64 (オプション): Base64エンコードされた画像データ
• image_path (オプション): 画像ファイルのパス

detect_objects

CAPTCHA画像内の対象物体を検出します。

パラメータ:

• image_base64 (オプション): Base64エンコードされた画像データ
• image_path (オプション): 画像ファイルのパス

match_slider

スライダーCAPTCHAの位置をマッチングします。

パラメータ:

• target_base64 (オプション): ターゲット画像のBase64エンコードデータ
• background_base64 (オプション): 背景画像のBase64エンコードデータ
• target_path (オプション): ターゲット画像のファイルパス
• background_path (オプション): 背景画像のファイルパス

health_check

ddddocrサービスのヘルスステータスを確認します。

🔧 技術詳細

• コア認識: ddddocrライブラリ
• 画像処理: OpenCV、Pillow
• プロトコル: Model Context Protocol (MCP)
• ランタイム: TypeScript (Node.js) + Pythonバックエンド
• モデル: ONNXベースのニューラルネットワーク

📄 ライセンス

MITライセンス

サポート

問題や質問がある場合は、GitHubリポジトリを訪問するか、メンテナに連絡してください。