MCP Server Cvdlt

🚀 基於MCP的YOLO服務器（計算機視覺與深度學習工具）

本項目是一個基於MCP的YOLO服務器，屬於計算機視覺與深度學習工具範疇。它藉助Model Context協議，利用Ultralytics和Python SDK構建，可實現圖像目標檢測、分割以及人體姿態估計等功能，為計算機視覺相關應用提供了強大支持。

相關鏈接

• MCP遊樂場客戶端 - https://github.com/MRonaldo-gif/mcp-playground-local
• Ultralytics - https://github.com/ultralytics/ultralytics
• MCP Python版本 - https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

效果展示

✨ 主要特性

• 多樣化檢測與分割：
  • 運用YOLOv10檢測圖像中的物體。
  • 藉助YOLOv8分割圖像中的物體。
  • 利用Ultralytics SAM分割整個圖像。
  • 通過YOLOv8估計圖像中的人體姿態。
• 靈活的輸入方式：支持本地和網絡圖像輸入。
• 高效的交互集成：集成MCP工具進行客戶端交互。
• 雙傳輸協議支持：支持Stdio和SSE傳輸協議。

⚠️ 重要提示

服務器需要有效的圖像路徑或URL，並且需要訪問以下模型文件：yolov10b.pt（YOLOv10檢測）、yolov8n-seg.pt（YOLOv8分割）、yolov8n-pose.pt（YOLOv8姿態估計）和sam_b.pt（Ultralytics SAM）。

📋 待辦事項

• 3D檢測
• AIGC（生成對抗網絡、擴散模型）
• 密度估計
• 部署深度學習模型

📦 安裝指南

安裝依賴項

uv sync  
# 如果需要清華大學源  
uv sync --index https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --extra-index-url https://pypi.org/simple  

uv pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

🚀 快速開始

啟動服務器

Stdio模式

python server.py

輸出：

使用 stdio 傳輸啟動 MCP 服務器（YOLO）

SSE模式

python server.py sse [端口號]

示例：

python server.py sse 8080

輸出：

在端口 8080 上啟動 MCP 服務器（YOLO），使用 SSE 傳輸

⚠️ 重要提示

用戶需要將權重文件下載到 ./checkpoints 目錄中。下載鏈接🔗：https://...

使用Claude Desktop

在你的 claude_desktop_config.json 中添加以下內容：

⚠️ 重要提示

你可以通過掛載沙盒目錄的方式提供只讀目錄 /projects 給服務器。

SSE模式配置

{
  "mcpServers": {
    "server-with-yolo": {
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

權重文件目錄結構

./checkpoints/  
├── yolov10b.pt  
├── yolov8n-seg.pt  
├── yolov8n-pose.pt  
└── sam_b.pt