Skip to main content
Glama

YOLO MCP Server

YOLO MCPサービス

モデルコンテキストプロトコル(MCP)を介してClaude AIと統合された、強力なYOLO(You Only Look Once)コンピュータービジョンサービスです。このサービスにより、Claudeは最先端のYOLOモデルを用いて、物体検出、セグメンテーション、分類、リアルタイムカメラ分析を実行できます。

特徴

  • 物体検出、セグメンテーション、分類、姿勢推定
  • ライブオブジェクト検出のためのリアルタイムカメラ統合
  • モデルのトレーニング、検証、エクスポートのサポート
  • 複数のモデルを組み合わせた包括的な画像解析
  • ファイルパスとbase64エンコードされた画像の両方をサポート
  • Claude AIとのシームレスな統合

セットアップ手順

前提条件

  • Python 3.10以上
  • Git(オプション、リポジトリのクローン用)

環境設定

  1. プロジェクト用のディレクトリを作成し、そこに移動します。
    mkdir yolo-mcp-service cd yolo-mcp-service
  2. プロジェクト ファイルをダウンロードするか、リポジトリからクローンを作成します。
    # If you have the files, copy them to this directory # If using git: git clone https://github.com/GongRzhe/YOLO-MCP-Server.git .
  3. 仮想環境を作成します。
    # On Windows python -m venv .venv # On macOS/Linux python3 -m venv .venv
  4. 仮想環境をアクティブ化します。
    # On Windows .venv\Scripts\activate # On macOS/Linux source .venv/bin/activate
  5. セットアップ スクリプトを実行します。
    python setup.py
    セットアップ スクリプトは次の処理を実行します。
    • Pythonのバージョンを確認する
    • 仮想環境を作成する(まだ作成されていない場合)
    • 必要な依存関係をインストールする
    • MCP 構成ファイル (mcp-config.json) を生成します。
    • Claudeを含むさまざまなMCPクライアントの構成情報を出力します。
  6. セットアップ スクリプトからの出力は次のようになります。
    MCP configuration has been written to: /path/to/mcp-config.json MCP configuration for Cursor: /path/to/.venv/bin/python /path/to/server.py MCP configuration for Windsurf/Claude Desktop: { "mcpServers": { "yolo-service": { "command": "/path/to/.venv/bin/python", "args": [ "/path/to/server.py" ], "env": { "PYTHONPATH": "/path/to" } } } } To use with Claude Desktop, merge this configuration into: /path/to/claude_desktop_config.json

YOLOモデルのダウンロード

サービスをご利用になる前に、YOLOモデルをダウンロードする必要があります。サービスは以下のディレクトリでモデルを検索します。

  • サービスが実行されている現在のディレクトリ
  • modelsサブディレクトリ
  • server.pyのCONFIG["model_dirs"]変数で設定されたその他のディレクトリ

モデル ディレクトリを作成し、いくつかの一般的なモデルをダウンロードします。

# Create models directory mkdir models # Download YOLOv8n for basic object detection curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt -o models/yolov8n.pt # Download YOLOv8n-seg for segmentation curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt -o models/yolov8n-seg.pt # Download YOLOv8n-cls for classification curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt -o models/yolov8n-cls.pt # Download YOLOv8n-pose for pose estimation curl -L https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt -o models/yolov8n-pose.pt

Windows PowerShell ユーザーの場合:

# Create models directory mkdir models # Download models using Invoke-WebRequest Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt" -OutFile "models/yolov8n.pt" Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt" -OutFile "models/yolov8n-seg.pt" Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt" -OutFile "models/yolov8n-cls.pt" Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt" -OutFile "models/yolov8n-pose.pt"

クロードの設定

Claude でこのサービスを利用するには:

  1. Claude Web の場合: ローカル マシンでサービスをセットアップし、MCP クライアントのセットアップ スクリプトによって提供される構成を使用します。
  2. Claude Desktopの場合:
    • セットアップスクリプトを実行し、構成出力をメモします。
    • Claude Desktop 構成ファイルを見つけます (パスはセットアップ スクリプトの出力に示されています)
    • Claude Desktop 構成ファイルに構成を追加またはマージします。
    • Claudeデスクトップを再起動します

クロードでのYOLOツールの使用

1. まず利用可能なモデルを確認する

まず最初に、システムで使用可能なモデルを確認してください。

I'd like to use the YOLO tools. Can you first check which models are available on my system? <function_calls> <invoke name="list_available_models"> </invoke> </function_calls>

2. 画像内の物体検出

コンピュータ上の画像ファイルを分析するには:

Can you analyze this image file for objects? <function_calls> <invoke name="analyze_image_from_path"> <parameter name="image_path">/path/to/your/image.jpg</parameter> <parameter name="confidence">0.3</parameter> </invoke> </function_calls>

別のモデルを指定することもできます。

Can you analyze this image using a different model? <function_calls> <invoke name="analyze_image_from_path"> <parameter name="image_path">/path/to/your/image.jpg</parameter> <parameter name="model_name">yolov8n.pt</parameter> <parameter name="confidence">0.4</parameter> </invoke> </function_calls>

3. 包括的な画像解析の実行

オブジェクトの検出、分類などを組み合わせたより詳細な分析については、以下をご覧ください。

Can you perform a comprehensive analysis on this image? <function_calls> <invoke name="comprehensive_image_analysis"> <parameter name="image_path">/path/to/your/image.jpg</parameter> <parameter name="confidence">0.3</parameter> </invoke> </function_calls>

4. 画像セグメンテーション

オブジェクトの境界を識別し、セグメンテーション マスクを作成するには:

Can you perform image segmentation on this photo? <function_calls> <invoke name="segment_objects"> <parameter name="image_data">/path/to/your/image.jpg</parameter> <parameter name="is_path">true</parameter> <parameter name="model_name">yolov8n-seg.pt</parameter> </invoke> </function_calls>

5. 画像分類

画像コンテンツ全体を分類するには:

What does this image show? Can you classify it? <function_calls> <invoke name="classify_image"> <parameter name="image_data">/path/to/your/image.jpg</parameter> <parameter name="is_path">true</parameter> <parameter name="model_name">yolov8n-cls.pt</parameter> <parameter name="top_k">5</parameter> </invoke> </function_calls>

6. コンピュータのカメラを使用する

コンピューターのカメラを使用してリアルタイムのオブジェクト検出を開始します。

Can you turn on my camera and detect objects in real-time? <function_calls> <invoke name="start_camera_detection"> <parameter name="model_name">yolov8n.pt</parameter> <parameter name="confidence">0.3</parameter> </invoke> </function_calls>

最新のカメラ検出情報を入手:

What are you seeing through my camera right now? <function_calls> <invoke name="get_camera_detections"> </invoke> </function_calls>

終了したらカメラを停止します。

Please turn off the camera. <function_calls> <invoke name="stop_camera_detection"> </invoke> </function_calls>

7. 高度なモデル操作

カスタムモデルのトレーニング
I want to train a custom object detection model on my dataset. <function_calls> <invoke name="train_model"> <parameter name="dataset_path">/path/to/your/dataset</parameter> <parameter name="model_name">yolov8n.pt</parameter> <parameter name="epochs">50</parameter> </invoke> </function_calls>
モデルの検証
Can you validate the performance of my model on a test dataset? <function_calls> <invoke name="validate_model"> <parameter name="model_path">/path/to/your/trained/model.pt</parameter> <parameter name="data_path">/path/to/validation/dataset</parameter> </invoke> </function_calls>
モデルを異なる形式にエクスポートする
I need to export my YOLO model to ONNX format. <function_calls> <invoke name="export_model"> <parameter name="model_path">/path/to/your/model.pt</parameter> <parameter name="format">onnx</parameter> </invoke> </function_calls>

8. 接続テスト

YOLO サービスが正しく実行されているかどうかを確認します。

Is the YOLO service running correctly? <function_calls> <invoke name="test_connection"> </invoke> </function_calls>

トラブルシューティング

カメラの問題

カメラが動作しない場合は、別のカメラ ID を試してください。

<function_calls> <invoke name="start_camera_detection"> <parameter name="camera_id">1</parameter> <!-- Try 0, 1, or 2 --> </invoke> </function_calls>

モデルが見つかりません

モデルが見つからない場合は、設定されたディレクトリのいずれかにダウンロードしたことを確認してください。

<function_calls> <invoke name="get_model_directories"> </invoke> </function_calls>

パフォーマンスの問題

限られたリソースでより良いパフォーマンスを得るには、より小さなモデルを使用します(例:yolov8x.ptではなくyolov8n.pt)。

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

最先端の YOLO モデルを使用して、Claude がオブジェクトの検出、セグメンテーション、分類、およびリアルタイムのカメラ分析を実行できるようにするコンピューター ビジョン サービス。

  1. 特徴
    1. セットアップ手順
      1. 前提条件
      2. 環境設定
      3. YOLOモデルのダウンロード
      4. クロードの設定
    2. クロードでのYOLOツールの使用
      1. まず利用可能なモデルを確認する
      2. 画像内の物体検出
      3. 包括的な画像解析の実行
      4. 画像セグメンテーション
      5. 画像分類
      6. コンピュータのカメラを使用する
      7. 高度なモデル操作
      8. 接続テスト
    3. トラブルシューティング
      1. カメラの問題
      2. モデルが見つかりません
      3. パフォーマンスの問題

    Related MCP Servers

    • -
      security
      A
      license
      -
      quality
      A powerful server that integrates the Moondream vision model to enable advanced image analysis, including captioning, object detection, and visual question answering, through the Model Context Protocol, compatible with AI assistants like Claude and Cline.
      Last updated -
      11
      JavaScript
      Apache 2.0
    • -
      security
      F
      license
      -
      quality
      Connects Sketchup to Claude AI through the Model Context Protocol, allowing Claude to directly interact with and control Sketchup for prompt-assisted 3D modeling and scene manipulation.
      Last updated -
      20
      • Apple
    • -
      security
      F
      license
      -
      quality
      Connects Houdini to Claude AI through Model Context Protocol, enabling AI-assisted 3D modeling, scene creation, simulation setup, and rendering through natural language commands.
      Last updated -
      37
      • Apple
      • Linux
    • A
      security
      F
      license
      A
      quality
      A Model Context Protocol server that enables Claude to generate and upscale images through the Letz AI API, allowing users to create images directly within Claude conversations.
      Last updated -
      2
      1
      JavaScript
      • Linux
      • Apple

    View all related MCP servers

    MCP directory API

    We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

    curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/GongRzhe/YOLO-MCP-Server'

    If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server