OCR MCP Service

# OCR 服务多种使用方式方案探讨 > **讨论主题**: 除了 MCP 协议外，如何让用户通过其他方式使用 OCR 工具？ --- ## 🎯 当前状态 ### 现有使用方式 1. **MCP 协议**（主要方式） - 通过 Cursor 等 AI 编辑器调用 - 使用 stdio JSON-RPC 通信 - 适合 AI Agent 集成 2. **命令行脚本**（部分支持） - `scripts/recognize_image.py` - 基础 CLI 工具 - `scripts/compare_engines.py` - 引擎对比工具 - 功能有限，用户体验一般 3. **Python 库**（可导入使用） - 可以直接导入 `ocr_mcp_service.ocr_engine` 使用 - 但缺少友好的 API 封装 --- ## 💡 扩展方案 ### 方案 1: 完善的 CLI 命令行工具 ⭐⭐⭐⭐⭐ **优势**: - ✅ 实现简单，开发成本低 - ✅ 适合脚本自动化场景 - ✅ 无需额外服务，即装即用 - ✅ 可以集成到其他工具链 **实现方式**: ```bash # 基础使用 ocr-recognize image.jpg # 指定引擎 ocr-recognize image.jpg --engine paddleocr # 输出格式 ocr-recognize image.jpg --output json ocr-recognize image.jpg --output text ocr-recognize image.jpg --output markdown # 批量处理 ocr-recognize *.jpg --output-dir results/ # 对比多个引擎 ocr-compare image.jpg --engines paddleocr,easyocr ``` **技术实现**: - 扩展现有的 `recognize_image.py` - 添加批量处理、格式转换等功能 - 使用 `click` 或 `argparse` 构建 CLI **优先级**: 🔥 高（快速实现，用户需求明确） --- ### 方案 2: REST API 服务 ⭐⭐⭐⭐ **优势**: - ✅ 跨语言、跨平台使用 - ✅ 可以部署为独立服务 - ✅ 适合集成到 Web 应用 - ✅ 支持远程调用 **实现方式**: ```python # 使用 FastAPI 或 Flask from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from ocr_mcp_service.ocr_engine import OCREngineFactory app = FastAPI() @app.post("/api/ocr/recognize") async def recognize_image( file: UploadFile, engine: str = "paddleocr", lang: str = "ch" ): # 保存上传文件 # 调用 OCR 引擎 # 返回结果 pass ``` **API 设计**: ``` POST /api/ocr/recognize - 上传图片文件 - 返回 JSON 结果 POST /api/ocr/batch - 批量上传图片 - 返回批量结果 GET /api/engines - 列出可用引擎 GET /api/health - 健康检查 ``` **部署方式**: - 本地服务: `ocr-api serve --port 8000` - Docker 容器: `docker run ocr-api` - 云服务: 部署到服务器 **优先级**: 🔥 高（通用性强，应用场景广） --- ### 方案 3: Python 库 API ⭐⭐⭐⭐ **优势**: - ✅ 直接集成到 Python 项目 - ✅ 无需额外服务 - ✅ 类型提示完善 - ✅ 适合开发者使用 **实现方式**: ```python # 友好的 API 设计 from ocr_mcp_service import OCRClient # 简单使用 client = OCRClient() result = client.recognize("image.jpg") # 指定引擎 result = client.recognize("image.jpg", engine="paddleocr") # 批量处理 results = client.recognize_batch(["img1.jpg", "img2.jpg"]) # 对比引擎 comparison = client.compare_engines("image.jpg", engines=["paddleocr", "easyocr"]) ``` **API 设计**: ```python class OCRClient: """用户友好的 OCR 客户端""" def recognize( self, image_path: str, engine: str = "paddleocr", **kwargs ) -> OCRResult: """识别单张图片""" pass def recognize_batch( self, image_paths: List[str], engine: str = "paddleocr", **kwargs ) -> List[OCRResult]: """批量识别""" pass def compare_engines( self, image_path: str, engines: List[str] ) -> Dict[str, OCRResult]: """对比多个引擎""" pass ``` **优先级**: 🔥 中高（提升开发者体验） --- ### 方案 4: Web 界面 ⭐⭐⭐ **优势**: - ✅ 用户友好，无需命令行知识 - ✅ 可视化结果展示 - ✅ 支持拖拽上传 - ✅ 适合非技术用户 **实现方式**: - 前端: React/Vue + 文件上传组件 - 后端: FastAPI + 静态文件服务 - 功能: - 图片上传（拖拽/点击） - 引擎选择 - 实时进度显示 - 结果展示（文本 + 可视化框） - 结果导出（文本/JSON/Markdown） **技术栈**: - 前端: React + Ant Design / Vue + Element UI - 后端: FastAPI（复用方案2的API） - 部署: 单页应用 + API 服务 **优先级**: 🔥 中（需要前端开发，适合面向普通用户） --- ### 方案 5: 桌面应用 ⭐⭐ **优势**: - ✅ 完全离线使用 - ✅ 原生体验 - ✅ 可以集成系统功能 **实现方式**: - 使用 Electron + React（跨平台） - 或使用 PyQt/Tkinter（Python 原生） - 功能类似 Web 界面，但作为独立应用 **优先级**: 🔥 低（开发成本高，用户需求不明确） --- ## 📊 方案对比 | 方案 | 开发成本 | 用户友好度 | 通用性 | 优先级 | 推荐度 | |------|---------|-----------|--------|--------|--------| | CLI 工具 | ⭐⭐ 低 | ⭐⭐⭐ 中 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | 🔥🔥🔥 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | REST API | ⭐⭐⭐ 中 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 很高 | 🔥🔥🔥 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | Python 库 | ⭐⭐ 低 | ⭐⭐⭐ 中 | ⭐⭐⭐ 中 | 🔥🔥 中高 | ⭐⭐⭐⭐ | | Web 界面 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 很高 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | 🔥🔥 中 | ⭐⭐⭐ | | 桌面应用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 很高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 很高 | ⭐⭐ 低 | 🔥 低 | ⭐⭐ | --- ## 🎯 推荐实施路线 ### 第一阶段：快速实现（1-2天） 1. **完善 CLI 工具** ⭐⭐⭐⭐⭐ - 扩展 `recognize_image.py` - 添加批量处理、格式输出 - 添加引擎对比功能 - 创建统一的 `ocr` 命令入口 2. **优化 Python 库 API** ⭐⭐⭐⭐ - 创建 `OCRClient` 类 - 提供友好的 API 接口 - 完善类型提示和文档 ### 第二阶段：服务化（3-5天） 3. **REST API 服务** ⭐⭐⭐⭐⭐ - 使用 FastAPI 实现 - 支持单张/批量识别 - 添加健康检查和文档 - 支持 Docker 部署 ### 第三阶段：用户体验（可选，5-10天） 4. **Web 界面** ⭐⭐⭐ - 简单的前端界面 - 集成 REST API - 支持文件上传和结果展示 --- ## 💻 技术实现建议 ### CLI 工具实现 ```python # scripts/cli.py import click from ocr_mcp_service.ocr_engine import OCREngineFactory @click.group() def cli(): """OCR 命令行工具""" pass @cli.command() @click.argument('image_path') @click.option('--engine', default='paddleocr', help='OCR引擎') @click.option('--output', type=click.Choice(['text', 'json', 'markdown']), default='text') def recognize(image_path, engine, output): """识别图片中的文字""" # 实现识别逻辑 pass @cli.command() @click.argument('image_path') @click.option('--engines', default='paddleocr,easyocr', help='要对比的引擎') def compare(image_path, engines): """对比多个引擎的识别结果""" # 实现对比逻辑 pass ``` ### REST API 实现 ```python # src/ocr_mcp_service/api.py from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import JSONResponse from ocr_mcp_service.ocr_engine import OCREngineFactory app = FastAPI(title="OCR API Service") @app.post("/api/ocr/recognize") async def recognize_image( file: UploadFile, engine: str = "paddleocr", lang: str = "ch" ): """识别上传的图片""" # 保存临时文件 # 调用 OCR 引擎 # 返回结果 pass ``` ### Python 库 API 实现 ```python # src/ocr_mcp_service/client.py from typing import List, Dict, Optional from pathlib import Path from .ocr_engine import OCREngineFactory from .models import OCRResult class OCRClient: """用户友好的 OCR 客户端""" def __init__(self, default_engine: str = "paddleocr"): self.default_engine = default_engine def recognize( self, image_path: str, engine: Optional[str] = None, **kwargs ) -> OCRResult: """识别单张图片""" engine = engine or self.default_engine ocr_engine = OCREngineFactory.get_engine(engine, **kwargs) return ocr_engine.recognize_image(image_path) def recognize_batch( self, image_paths: List[str], engine: Optional[str] = None, **kwargs ) -> List[OCRResult]: """批量识别""" return [self.recognize(path, engine, **kwargs) for path in image_paths] def compare_engines( self, image_path: str, engines: List[str] ) -> Dict[str, OCRResult]: """对比多个引擎""" results = {} for engine in engines: results[engine] = self.recognize(image_path, engine=engine) return results ``` --- ## 🎨 用户体验设计 ### CLI 工具体验 ```bash # 简单直观的命令 $ ocr image.jpg 识别结果: [文本内容] # 丰富的选项 $ ocr image.jpg --engine paddleocr --output json --save result.json # 批量处理 $ ocr *.jpg --output-dir results/ # 对比引擎 $ ocr-compare image.jpg 引擎对比结果: - paddleocr: 0.98 置信度, 1.2s - easyocr: 0.95 置信度, 1.5s ``` ### REST API 体验 ```bash # 单张识别 curl -X POST http://localhost:8000/api/ocr/recognize \ -F "file=@image.jpg" \ -F "engine=paddleocr" # 批量识别 curl -X POST http://localhost:8000/api/ocr/batch \ -F "files=@img1.jpg" \ -F "files=@img2.jpg" ``` ### Python 库体验 ```python # 简单易用 from ocr_mcp_service import OCRClient client = OCRClient() result = client.recognize("image.jpg") print(result.text) # 批量处理 results = client.recognize_batch(["img1.jpg", "img2.jpg"]) # 对比引擎 comparison = client.compare_engines("image.jpg", ["paddleocr", "easyocr"]) ``` --- ## 📝 总结 ### 核心建议 1. **优先实现 CLI 工具** - 快速满足用户需求，开发成本低 2. **其次实现 REST API** - 提供通用接口，支持多种集成方式 3. **优化 Python 库 API** - 提升开发者体验 4. **可选 Web 界面** - 根据用户反馈决定是否开发 ### 实施原则 - ✅ **渐进式开发** - 先实现核心功能，再扩展 - ✅ **复用现有代码** - 基于现有的 `ocr_engine.py` 实现 - ✅ **保持一致性** - 所有方式使用相同的底层引擎 - ✅ **文档完善** - 为每种使用方式提供清晰文档 --- **讨论要点**: - 你更倾向于哪种使用方式？ - 是否有特定的使用场景需求？ - 是否需要我立即开始实现某个方案？