Custom Vision Training Client
MCP-сервер
Этот проект представляет собой сервер MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) для указанного URL-адреса OpenAPI - https://api.apis.guru/v2/specs/microsoft.com/cognitiveservices-Training/3.2/openapi.json , автоматически сгенерированный с помощью конструктора MCP AG2.
Предпосылки
Питон 3.9+
пип и уф
Related MCP server: SensorMCP Server
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.
Loading tool schema changelog…
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
MCP server for Qwen Image 3 AI image generation
The CustomGPT.ai MCP server is a fully managed, RAG-powered endpoint that connects large language models with private knowledge bases and external data sources. It provides tools for retrieval-augmented generation queries (send_message), data ingestion (upload_file), and source listing, enabling AI agents to query private documents like PDFs with high accuracy and real-time citations.
MCP server for OpenAI API (chat completions, image generation, embeddings) via AceDataCloud
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) Server that provides a standardized interface for interacting with Google's Cloud Vision API, enabling AI agents to analyze images and extract visual information through natural language.-

SensorMCP Serverofficial
AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that enables automated dataset creation and custom object detection model training through natural language interactions. It integrates foundation models like GroundedSAM for auto-labeling and supports training specialized YOLOv8 models using local or Unsplash images.4MIT- AlicenseBqualityCmaintenanceAn MCP server for managing Azure infrastructure from AI assistants, supporting subscriptions, VMs, storage, networking, identity, and more through natural language commands.992MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceAn MCP server that gives AI agents the ability to observe and understand images via multi-provider vision, object detection, hierarchical analysis, and color extraction.444 npm2MIT