YOLO MCP Service
2025.03.11
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Python计算机视觉图像处理AI集成内容生成
YOLO MCP Service 是一个强大的计算机视觉服务，集成了 YOLO（You Only Look Once）模型，并通过 Model Context Protocol (MCP) 与 Claude AI 无缝集成。该服务能够执行对象检测、分割、分类和实时摄像头分析，支持模型训练、验证和导出，适用于多种图像分析场景。
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Overview
基本能力
产品定位
YOLO MCP Service 是一个基于 YOLO 模型的计算机视觉服务，旨在通过 MCP 协议与 Claude AI 集成，提供高效的图像分析和处理能力。
核心功能
- 对象检测：识别图像中的对象及其位置。
- 图像分割：识别对象边界并生成分割掩码。
- 图像分类：对图像内容进行分类。
- 实时摄像头分析：通过摄像头进行实时对象检测。
- 模型训练与验证：支持自定义模型的训练和验证。
- 模型导出：将模型导出为不同格式（如 ONNX）。
- 多模型支持：支持多种 YOLO 模型（如 yolov8n.pt、yolov8n-seg.pt 等）。
适用场景
- 实时监控：通过摄像头进行实时对象检测。
- 图像分析：对静态图像进行对象检测、分类和分割。
- 模型开发：训练和验证自定义对象检测模型。
- 集成应用：与 Claude AI 集成，扩展其图像处理能力。
工具列表
- list_available_models：列出系统中可用的模型。
- analyze_image_from_path：从文件路径分析图像中的对象。
- comprehensive_image_analysis：执行综合图像分析（检测、分类等）。
- segment_objects：执行图像分割。
- classify_image：对图像进行分类。
- start_camera_detection：启动实时摄像头检测。
- get_camera_detections：获取摄像头检测结果。
- stop_camera_detection：停止摄像头检测。
- train_model：训练自定义模型。
- validate_model：验证模型性能。
- export_model：导出模型为其他格式。
- test_connection：测试服务连接状态。
常见问题解答
- 摄像头问题：尝试不同的摄像头 ID（0、1、2）。
- 模型未找到：确保模型已下载到配置的目录中。
- 性能问题：使用较小的模型（如 yolov8n.pt）以提高性能。
使用教程
使用依赖
- Python 3.10 或更高版本
- Git（可选，用于克隆仓库）
安装教程
- 创建项目目录并进入：
bash mkdir yolo-mcp-service cd yolo-mcp-service - 克隆仓库或复制文件：
bash git clone https://github.com/GongRzhe/YOLO-MCP-Server.git . - 创建虚拟环境：
bash python -m venv .venv # Windows python3 -m venv .venv # macOS/Linux - 激活虚拟环境：
bash .venv\Scripts\activate # Windows source .venv/bin/activate # macOS/Linux - 运行安装脚本：
bash python setup.py - 下载 YOLO 模型：
bash mkdir models curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt -o models/yolov8n.pt curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt -o models/yolov8n-seg.pt curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt -o models/yolov8n-cls.pt curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt -o models/yolov8n-pose.pt
调试方式
- 测试服务连接： ``` Is the YOLO service running correctly?
2. 列出可用模型：
I'd like to use the YOLO tools. Can you first check which models are available on my system?
3. 分析图像：
Can you analyze this image file for objects?