Cloud Vision API MCP Server
MCP-сервер
Этот проект представляет собой сервер MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) для указанного URL-адреса OpenAPI - https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/vision/v1p1beta1/openapi.json , автоматически сгенерированный с помощью конструктора MCP AG2.
Предпосылки
Питон 3.9+
пип и уф
Related MCP server: vision-mcp
Установка
Клонируйте репозиторий:
git clone <repository-url> cd mcp-serverУстановка зависимостей: Скрипт .devcontainer/setup.sh управляет установкой зависимостей с помощью
pip install -e ".[dev]". Если вы не используете контейнер dev, вы можете запустить эту команду вручную.pip install -e ".[dev]"В качестве альтернативы вы можете использовать
uv:uv pip install --editable ".[dev]"
Разработка
В этом проекте используется ruff для линтинга и форматирования, mypy для статической проверки типов и pytest для тестирования.
Линтинг и форматирование
Чтобы проверить наличие проблем с линтингом:
ruff checkЧтобы отформатировать код:
ruff formatЭти команды также доступны через скрипт scripts/lint.sh .
Статический анализ
Чтобы запустить статический анализ (mypy, bandit, semgrep):
./scripts/static-analysis.shЭтот скрипт также настроен как pre-commit hook в .pre-commit-config.yaml .
Проведение тестов
Для запуска тестов с покрытием:
./scripts/test.shЭто запустит pytest и сгенерирует отчет о покрытии. Для комбинированного отчета и очистки вы можете использовать:
./scripts/test-cov.shПредварительные фиксации Хуков
Этот проект использует pre-commit hooks, определенные в .pre-commit-config.yaml . Чтобы установить hooks:
pre-commit installХуки будут запускаться автоматически перед каждым коммитом.
Запуск сервера
Сервер MCP можно запустить с помощью скрипта mcp_server/main.py . Он поддерживает различные транспортные режимы (например, stdio , sse ).
Для запуска сервера (например, в режиме stdio):
python mcp_server/main.py stdioСервер можно настроить с помощью переменных среды:
CONFIG_PATH: Путь к файлу конфигурации JSON (например, mcp_server/mcp_config.json ).CONFIG: строка JSON, содержащая конфигурацию.SECURITY: переменные среды для параметров безопасности (например, ключи API).
Подробную информацию о том, как они загружаются, см. в блоке if __name__ == "__main__": в mcp_server/main.py.
Файл tests/test_mcp_server.py демонстрирует, как запустить сервер и взаимодействовать с ним программным способом для тестирования.
Строительство и издательское дело
Этот проект использует Hatch для сборки и публикации. Чтобы собрать проект:
hatch buildЧтобы опубликовать проект:
hatch publishЭти команды также доступны через скрипт scripts/publish.sh .
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
MCP server for Google Veo AI video generation
The Google Compute Engine MCP server is a fully-managed Model Context Protocol server that provides tools to manage Google Compute Engine resources through AI agents. It enables capabilities including instance management (creating, starting, stopping, resetting, listing), disk management, handling instance templates and group managers, viewing machine and accelerator types, managing images, and accessing reservation and commitment information. The server operates as a zero-deployment, enterprise-grade endpoint at https://compute.googleapis.com/mcp with built-in IAM-based security.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityCmaintenanceAn MCP server that provides image analysis capabilities using vision-capable AI models, including object detection, OCR, scene description, and image comparison.432MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceMCP server that provides an analyze_image tool using OpenAI-compatible vision LLMs to describe images from file paths, URLs, or base64 data.1191MIT
- AlicenseAqualityCmaintenanceA universal vision MCP server that enables Claude Code and Claude Desktop to describe images, extract text, and answer questions about images by converting visual content to text via multiple AI providers.320MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceMCP server that exposes an analyze_image tool using Gemini vision models to describe or analyze images from local paths, URLs, or base64 data URIs.115MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/ag2-mcp-servers/cloud-vision-api'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server