groundlight-mcp-server
2025.04.12
1
Python图像分析自然语言处理内容生成
groundlight-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务，主要用于与 Groundlight 平台进行交互。该服务提供了创建和管理检测器（Detectors）以及图像查询（ImageQueries）的工具。检测器支持多种模式，包括二进制分类、多类分类和对象计数，能够根据自然语言查询分析图像并返回结果。服务还支持图像查询的提交、获取和列表功能，适用于需要图像分析和自然语言处理的应用场景。
View on GitHub
Overview
基本能力
产品定位
groundlight-mcp-server 是一个用于图像分析和自然语言处理的 MCP 服务，主要用于创建和管理检测器以及图像查询。
核心功能
- 创建检测器（create_detector）：支持二进制分类、多类分类和对象计数模式，根据自然语言查询分析图像并返回结果。
- 获取检测器（get_detector）：通过检测器 ID 获取检测器信息。
- 列出检测器（list_detectors）：列出当前用户的所有检测器。
- 提交图像查询（submit_image_query）：提交图像到指定检测器进行分析，返回标签和置信度分数。
- 获取图像查询（get_image_query）：通过图像查询 ID 获取查询结果。
- 列出图像查询（list_image_queries）：列出指定检测器的所有图像查询。
- 获取图像（get_image）：获取图像查询关联的图像，可选标注边界框。
适用场景
- 图像分类：根据自然语言查询对图像进行分类。
- 对象计数：统计图像中特定对象的数量。
- 自动化审核：通过检测器自动审核图像内容。
- 数据标注：获取图像查询结果并标注图像。
工具列表
- create_detector：创建检测器，支持多种模式。
- get_detector：获取检测器信息。
- list_detectors：列出所有检测器。
- submit_image_query：提交图像查询。
- get_image_query：获取图像查询结果。
- list_image_queries：列出所有图像查询。
- get_image：获取图像并可选标注。
常见问题解答
- 如何获取 API Token：需要在配置文件中设置
GROUNDLIGHT_API_TOKEN。 - 如何运行服务：可以通过 Docker 运行服务。
- 如何构建 Docker 镜像：使用
make build-docker命令构建。
使用教程
使用依赖
- 安装 Docker：确保系统已安装 Docker。
安装教程
- 构建 Docker 镜像：
bash make build-docker - 运行 Docker 镜像：
bash make run-docker - 配置 Claude Desktop：
json "mcpServers": { "groundlight": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "-e", "GROUNDLIGHT_API_TOKEN", "groundlight/groundlight-mcp-server"], "env": { "GROUNDLIGHT_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE" } } }
调试方式
- 检查 Docker 容器是否运行：
bash docker ps - 查看服务日志：
bash docker logs <container_id>