MCP Camera Tool

# MCP Camera 工具服务开发规划 ## 项目概述 本项目旨在开发一个基于MCP(Model Context Protocol)框架的摄像头工具服务，允许AI助手访问和控制网络摄像头，捕获图像并进行分析处理。该工具将集成到Cherry studio等AI系统中，为AI提供视觉输入能力。 ## 技术架构 ### 核心技术栈 - **编程语言**: Python 3.14+ - **主要框架**: MCP (Model Context Protocol) v1.23.3 - **摄像头处理库**: OpenCV - **依赖管理**: uv 包管理器 - **项目配置**: pyproject.toml ### 项目结构 ``` mcp_camera/ ├── main.py # 程序入口点 ├── camera_service.py # 摄像头服务核心实现 ├── image_analyzer.py # 图像分析模块 ├── mcp_handlers.py # MCP协议处理器 ├── pyproject.toml # 项目配置文件 ├── uv.lock # 依赖锁定文件 └── README.md # 项目说明文档 ``` ## 功能需求 ### 核心功能 1. **摄像头连接管理** - 打开/关闭摄像头连接 - 支持多个摄像头设备 - 自动检测可用摄像头 2. **图像捕获功能** - 单张图片快速捕获 - 连续图像捕获（视频流） - 可调节分辨率和帧率 3. **摄像头设置调整** - 调整亮度、对比度、饱和度 - 设置分辨率和帧率 - 白平衡和其他高级参数 4. **基础图像处理** - 图像翻转（水平/垂直） - 图像旋转 - 基础滤镜效果 5. **图像分析能力** - 物体识别（基础） - 面部检测 - 文字识别（OCR） - 场景分类 ### MCP接口功能 1. **工具定义** - `capture_image`: 捕获单张图片 - `start_video_stream`: 开始视频流传输 - `stop_video_stream`: 停止视频流传输 - `adjust_camera_settings`: 调整摄像头参数 - `analyze_image`: 分析图像内容 2. **资源定义** - 提供捕获的图像资源 - 提供实时视频流资源 ## 详细设计 ### 1. 依赖配置 (pyproject.toml) 需要在现有基础上增加必要的依赖项： ```toml [project] name = "mcp-camera" version = "0.1.0" description = "MCP Camera Tool - 让AI具备视觉能力" readme = "README.md" requires-python = ">=3.14" dependencies = [ "mcp[cli]>=1.23.3", "opencv-python>=4.10.0", "numpy>=1.26.0", "pillow>=10.0.0", ] [project.scripts] mcp-camera = "main:main" ``` ### 2. 主程序入口 (main.py) ```python import asyncio from mcp import StdioServerParameters from camera_service import CameraService from mcp_handlers import create_camera_tool async def main(): """MCP Camera服务主入口""" camera_service = CameraService() camera_tool = create_camera_tool(camera_service) # 初始化MCP服务器 server_params = StdioServerParameters( tools=[camera_tool], resources=[] ) # 启动服务 await server_params.run() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` ### 3. 摄像头服务核心 (camera_service.py) ```python import cv2 import numpy as np from typing import Optional, Tuple class CameraService: """摄像头服务核心类""" def __init__(self): self.cap: Optional[cv2.VideoCapture] = None self.is_open = False def open_camera(self, device_index: int = 0) -> bool: """打开摄像头""" if self.is_open: return True self.cap = cv2.VideoCapture(device_index) if not self.cap.isOpened(): return False self.is_open = True return True def close_camera(self) -> None: """关闭摄像头""" if self.cap and self.is_open: self.cap.release() self.is_open = False def capture_image(self) -> Optional[np.ndarray]: """捕获单张图片""" if not self.is_open or not self.cap: return None ret, frame = self.cap.read() if not ret: return None return frame def adjust_settings(self, brightness: Optional[int] = None, contrast: Optional[int] = None) -> bool: """调整摄像头设置""" if not self.is_open or not self.cap: return False if brightness is not None: self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS, brightness) if contrast is not None: self.cap.set(cv2.CAP_PROP_CONTRAST, contrast) return True ``` ### 4. MCP处理器 (mcp_handlers.py) ```python from mcp import Tool from camera_service import CameraService def create_camera_tool(camera_service: CameraService) -> Tool: """创建摄像头工具""" async def capture_image_impl(params: dict) -> dict: """捕获图像实现""" device_index = params.get("device_index", 0) # 打开摄像头 if not camera_service.open_camera(device_index): return {"error": "无法打开摄像头"} # 捕获图像 image = camera_service.capture_image() if image is None: return {"error": "图像捕获失败"} # 关闭摄像头 camera_service.close_camera() # 返回图像信息（实际应用中会返回图像数据或保存路径） return { "success": True, "image_size": image.shape, "message": f"成功捕获图像，尺寸: {image.shape}" } # 定义工具 return Tool( name="capture_image", description="从指定摄像头捕获一张图片", parameters={ "type": "object", "properties": { "device_index": { "type": "integer", "description": "摄像头设备索引，默认为0" } } }, handler=capture_image_impl ) ``` ## 开发阶段计划 ### 第一阶段：基础环境搭建（已完成） - [x] 创建项目结构 - [x] 配置pyproject.toml - [x] 设置依赖管理（uv） ### 第二阶段：核心功能实现 - [ ] 实现摄像头连接管理 - [ ] 实现图像捕获功能 - [ ] 实现基本图像处理 - [ ] 添加错误处理机制 ### 第三阶段：MCP集成 - [x] 实现MCP工具定义 - [x] 实现MCP资源定义 - [x] 使用FastMCP框架和@mcp.tool装饰器 - [x] 通过stdio协议通信 - [ ] 测试与AI系统的集成(这个告诉我，我手动测试) ### 第四阶段：高级功能 - [ ] 图像分析能力集成 - [ ] 视频流支持 - [ ] 多摄像头支持 - [ ] 性能优化 ## 部署与使用 ### 安装步骤 1. 克隆项目仓库 2. 安装依赖：`uv sync` 3. 运行服务：`python main.py` ## 注意事项 1. **权限问题**: 在macOS上可能需要授予终端摄像头访问权限 2. **兼容性**: 不同操作系统下的摄像头API可能存在差异 3. **性能考虑**: 高分辨率图像处理可能消耗较多资源 4. **安全性**: 图像数据传输需要注意隐私保护 ## 扩展建议 1. 支持更多图像分析模型（如YOLO、OCR等） 2. 添加图像存储和检索功能 3. 实现远程摄像头支持 4. 添加Web界面用于调试和监控