┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  AI 会话客户端（opencode / Claude Desktop / Cursor / ...）   │
│  无视觉模型看到图片路径 → 调用工具                            │
└──────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                           │  MCP 协议 (stdio JSON-RPC)
┌──────────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│  image-recognition MCP 服务器 (Python + MCPServer)          │
│  ┌──────────────┬──────────────┬──────────────┐            │
│  │  ocr_image   │recognize_image│describe_image│            │
│  │screenshot_…  │              │              │            │
│  └──────────────┴──────────────┴──────────────┘            │
└──────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                           │  Vision 框架调用 (pyobjc)
┌──────────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│  macOS 本地视觉引擎                                          │
│  VNRecognizeTextRequest   —— OCR（中英+多语言）              │
│  VNClassifyImageRequest   —— 图像主体/场景分类                │
│  全程本机推理，无网络请求，数据不出设备                        │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

# 克隆/进入项目目录
cd /path/to/image-recognition-mcp

# 创建 venv 并安装依赖
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt

# 生成一张含中英文的测试图片
.venv/bin/python scripts/make_test_image.py

# 直接测试 Vision 引擎（不走 MCP）
.venv/bin/python scripts/test_engine.py sample/test_card.png

# 端到端测试 MCP 服务器（启动 stdio，列出工具，调用 OCR）
.venv/bin/python scripts/test_mcp.py sample/test_card.png

# OCR
.venv/bin/python vision_engine.py /path/to/image.png --mode ocr

# 主体分类
.venv/bin/python vision_engine.py /path/to/image.png --mode classify

# 综合识别
.venv/bin/python vision_engine.py /path/to/image.png --mode analyze

# 截屏到 ~/Pictures
.venv/bin/python vision_engine.py --mode shot

{
  "image": "/Users/me/Pictures/shot.png",      // 必填，路径 / data URI / 纯 base64
  "languages": "zh-Hans,en-US",                // 可选，逗号分隔，顺序即优先级
  "min_confidence": 0.2,                       // 可选，0~1，过滤低置信度结果
  "filter_noise": true                         // 可选，默认 true，过滤图标/符号误识噪声
}

{
  "status": "ok",
  "image": "/Users/me/Pictures/shot.png",
  "text": "完整拼接的全文",
  "count": 3,
  "lines": [
    {
      "text": "MacBook Air 图片识别测试",
      "confidence": 0.5,
      "bbox": {"x": 0.052, "y": 0.695, "width": 0.555, "height": 0.133}
    }
  ]
}

{
  "image": "/path/to/img.png",
  "languages": "zh-Hans,en-US"
}

{
  "status": "ok",
  "image": "/path/to/img.png",
  "info": {"path": "...", "size_bytes": 12345, "pixel_width": 1200, "pixel_height": 420, "uti": "public.png"},
  "ocr": [...],
  "classification": [{"label": "document", "confidence": 0.529}, ...],
  "summary": "图中文字(OCR):\n... \n图像主体/场景: document(0.53)",
  "elapsed_ms": 98
}

{
  "image": "/path/to/img.png",
  "top_k": 8,                    // 1~20
  "min_confidence": 0.05
}

{
  "status": "ok",
  "image": "/path/to/img.png",
  "labels": [
    {"label": "Animal", "confidence": 0.812},
    {"label": "Cat", "confidence": 0.703}
  ]
}

{
  "languages": "zh-Hans,en-US"
}

## 图片处理约定

当用户消息中出现图片路径或 base64 data URI 时：
- 若当前模型具备视觉能力 → 直接读取图片（不要调用本 MCP 服务器）。
- 若当前模型不具备视觉能力 → **必须**调用 `image-recognition` MCP 服务器的 `ocr_image` 或
  `recognize_image` 工具，将识别结果作为图片内容继续处理。
- 工具调用结果已经包含识别出的文字与图像描述，无需再要求用户提供说明。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "image-recognition": {
      "type": "local",
      "command": [
        "/path/to/image-recognition-mcp/.venv/bin/python",
        "/path/to/image-recognition-mcp/mcp_server.py"
      ],
      "enabled": true
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "image-recognition": {
      "command": "/path/to/image-recognition-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/image-recognition-mcp/mcp_server.py"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "image-recognition": {
      "command": "/path/to/image-recognition-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/image-recognition-mcp/mcp_server.py"]
    }
  }
}

image-recognition-mcp/
├── README.md                       # 本文档
├── requirements.txt                # Python 依赖
├── vision_engine.py                # Vision 框架封装（OCR + 分类 + 截图）
├── mcp_server.py                   # MCP 服务器主程序
├── scripts/
│   ├── make_test_image.py          # 生成含中英文的测试图片
│   ├── test_engine.py              # Vision 引擎自测
│   └── test_mcp.py                 # MCP 服务器端到端冒烟测试
├── configs/                        # 客户端配置示例
│   ├── opencode.example.json
│   ├── claude-desktop.example.json
│   └── generic-stdio.example.json
├── sample/
│   └── test_card.png               # 测试图片（含中文/英文/数字/红色圆形）
└── .venv/                          # Python 虚拟环境（运行后生成）