Imagerecog

🚀 BenBox

BenBox 是一個基於 SSE 的 MCP 工具的代理 AI 系統，並且包含一個移動 Angular 應用程序。該系統藉助 MCP 協議，實現了服務器與客戶端的靈活交互，為“雲原生”用例提供了更合適的解決方案。

🚀 快速開始

選擇 MCP 的原因

MCP 服務器可以作為一個獨立運行的進程，客戶端能夠在任意時刻連接、使用並斷開與它的連接。也就是說，基於 SSE 的服務器和客戶端可以是解耦的進程（甚至可能位於不同節點）。這與基於 STDIO 的模式不同，在 STDIO 模式下，客戶端本身會將服務器作為子進程啟動。這種方式更契合“雲原生”應用場景。

📦 安裝指南

安裝所需的包並下載 MCP 服務器和客戶端：

# 在 Linux 上安裝 Node.js
sudo apt install nodejs npm

# 在 Mac 上安裝 Node.js
brew install nodejs npm

# 安裝 mcp
conda install -c conda-forge mcp 

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/DrBenjamin/imagerecog

💻 使用示例

基礎用法

測試圖像字節

可在 MCP Inspector 或 VS Code Copilot Chat 中使用以下圖像字節進行測試：

"iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAQAAAC1HAwCAAAAC0lEQVR4nGNgYAAAAAMAAWgmWQ0AAAAASUVORK5CYII="

測試圖像 URL

使用以下圖像 URL 進行測試：

https://www.seriousbenentertainment.org/R/Image.png
http://212.227.102.172:9000/templategenerator/subfolder/City.Golf.jpg

高級用法

運行 MCP 服務器和 Streamlit 客戶端應用程序：

# 使用 environment.yml 文件創建 conda 環境
conda env create -f environment.yml

# 激活 conda 環境
conda activate imagerecog
python -m pip install "mcp[cli]"

# 1. 運行 MCP 開發服務器
mcp dev src/server.py

# 2. 運行 MCP 服務器
python src/server.py

# 3. 運行 Streamlit 應用程序
python -m streamlit run mobile/app.py

# 或運行腳本
sudo chmod 755 run.sh
./run.sh
lsof -i :6274
lsof -i :8080
lsof -i :8501

📚 詳細文檔

配置說明

更改配置並在 .streamlit/st.secrets.toml 文件中添加 OpenAI API 密鑰：

# LLM 提供程序
LLM_LOCAL = "False"  # `False` 表示使用本地 Ollama 模型，`True` 表示使用 OpenAI API

# MCP API
[MCP]
MCP_URL = "http://127.0.0.1:8080"
MCP_SYSTEM_PROMPT = "<系統提示用於圖像識別>"
MCP_USER_PROMPT = "<用戶提示用於圖像識別>"

# Ollama API
[OLLAMA]
OLLAMA_URL = "http://127.0.0.1:11434"
OLLAMA_MODEL = "<ollama 模型>" # 例如 llava 或 "llama3.2-vision"

# OpenAI API
[OPENAI]
OPENAI_API_KEY = "sk-..."
OPENAI_MODEL = "<模型>" # 例如 "o4-mini" 或 "gpt-4.1" 或 "gpt-4o" 或 "gpt-4-turbo"

Ollama 模型安裝與運行

要安裝並運行 Ollama 模型，請使用以下命令：

# 運行 Ollama 服務器
conda install -n ollama -y --strict-channel-priority python=3.8.10
git clone https://github.com/ollamaai/ollama.git
cd ollama/
pip install -r requirements.txt
python server.py

# 安裝模型
ollama pull mistral-7b-instruct

移動端應用構建

要為移動設備構建應用程序，請使用以下命令（請確保 Capacitor 版本匹配）：

# 在項目根目錄下初始化 Capacitor 項目
cd mobile
npm install @capacitor/core@5.7.8 @capacitor/cli@5.7.8
npm install @capacitor/ios@5.7.8
npm install @capacitor/browser@^5 --save
npx cap init BenBox org.benbox.benbox --webDir=../browser
npx cap add ios
# 或者
npx cap sync ios
cd ios/App
pod install

# 構建應用程序（從項目根目錄）
npm install --prefix mobile
npm run build --prefix mobile
npm run cap:copy --prefix mobile
npm run cap:open:ios --prefix mobile