🌙 Moondream MCP 服务器
强大的模型上下文协议 (MCP) 服务器,使用 Moondream 视觉模型为您的应用程序带来高级图像分析功能。该服务器与 Claude 和 Cline 无缝集成,在 AI 助手和复杂的计算机视觉任务之间架起了一座桥梁。
这不是 Moondream 官方软件包。所有荣誉都归功于moondream.ai ,他们开发了可在消费级硬件上运行的最佳开源视觉模型。
✨ 特点
🖼️图像字幕:生成图像的自然语言描述
🔍物体检测:识别并定位图像中的特定物体
💭视觉问答:询问有关图像内容的问题并获得智能回复
🚀高性能:使用量化的 8 位模型进行高效推理
🔄自动设置:处理模型下载和环境设置
🛠️ MCP 集成:无缝工具使用的标准化协议
🎯 用例
内容分析:自动生成图像内容的描述
可访问性:为视障用户创建替代文本
数据提取:通过有针对性的问题从图像中提取特定信息
物体验证:确认图像中特定物体的存在
场景理解:分析复杂场景及其组成部分
🚀 快速入门
先决条件
Node.js v18 或更高版本
Python 3.8+
UV 包管理器(如果不存在则自动安装)
安装
克隆和设置
构建服务器
服务器自动处理其余部分:
创建 Python 虚拟环境
如果不存在,请安装 UV
下载并设置 Moondream 模型
管理模型服务器进程
与 Claude/Cline 的整合
添加到您的 MCP 设置文件( claude_desktop_config.json或cline_mcp_settings.json ):
🛠️ 可用工具
分析图像
具有多种模式的强大图像分析工具:
提示类型:
"generate caption"——创建自然语言描述"detect: [object]"——查找特定对象(例如,“detect: car”)"[question]"——回答有关图片的问题
例子:
🔧 技术细节
建筑学
该服务器作为双组件系统运行:
MCP接口层
处理协议通信
管理工具接口
处理请求/响应
Moondream 模型服务器
运行视觉模型
处理图像分析
提供 HTTP API 端点
模型信息
使用 Moondream 量化模型:
默认值:
moondream-2b-int8.mf.gz高效的 8 位量化
从 Hugging Face 自动下载
模型大小约为 500MB
表现
通过自动缓存快速启动
通过量化实现高效的内存使用
响应式 API 端点
并发请求处理
🔍 调试
常见问题及解决方案:
模型下载问题
# Manual model download wget https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2/resolve/main/moondream-0_5b-int4.mf.gz服务器端口冲突
默认端口:3475
使用以下命令检查进程:
lsof -i :3475
Python 环境
UV 管理依赖关系
检查临时目录中的日志
系统临时文件夹中的虚拟环境
🤝 贡献
欢迎投稿!感兴趣的领域:
附加模型支持
性能优化
新的分析功能
文档改进
📄 许可证
[在此添加您的许可证信息]
🙏 致谢
模型上下文协议 (MCP) 社区
贡献者和维护者
This server cannot be installed
强大的服务器集成了 Moondream 视觉模型,通过模型上下文协议实现高级图像分析,包括字幕、对象检测和视觉问答,并与 Claude 和 Cline 等 AI 助手兼容。
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