detection-mcp

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detection-mcp は、物体検出アノテーションのためのローカル STDIO Model Context Protocol サーバーです。ワークフロー状態とアノテーションを SQLite に保存し、レビュープレビューをメモリ内でレンダリングし、ソース画像を変更せずに JSONL にエクスポートします。

ステータス

v1 実装をレビュー可能です。データセット、カテゴリ、画像、軸平行矩形、回転矩形、プレビュー、エクスポートのための 23 のツールを公開しています。このパッケージは Python 3.12 以降を対象とし、fastmcp>=3.4.7,<4.0.0 を使用しているため、互換性のある 3.x セキュリティアップデートが可能です。

Related MCP server: z_ai_vision_mcp_server_clone

このリポジトリからインストール

uv をインストールし、次を実行します。

uv tool install .
detection-mcp --version

リポジトリ開発の場合:

uv sync --locked --all-groups
uv run pre-commit install --install-hooks --hook-type pre-commit --hook-type commit-msg --hook-type pre-push

MCP クライアントの設定

インストールされた実行可能ファイルを使用し、タスクに必要なディレクトリのみを許可します:

{
  "mcpServers": {
    "detection-mcp": {
      "command": "detection-mcp",
      "args": [
        "--db-path", "/var/lib/detection-mcp/annotations.db",
        "--allowed-dataset-root", "/srv/datasets",
        "--allowed-export-root", "/srv/exports"
      ]
    }
  }
}

サーバーは STDIO を使用します。プロトコルメッセージは stdout に、ログは stderr に送信されます。CLI オプションは DETECTION_MCP_* 環境変数を上書きします。すべての設定については 設定 を参照してください。

アノテーションワークフロー

1. データセットルートを登録し、カテゴリを定義します。

2. 画像をステータス順または決定論的なランダム順でリスト表示します。

3. 向きが補正された画像をプレビューします。

4. 正規化された軸平行矩形または回転矩形をアトミックバッチで追加します。

5. オーバーレイをプレビューし、画像を完了とマークする前にアノテーションを修正します。

6. 完了した画像を AutoTrain または拡張 JSONL にエクスポートします。

Agent Skills のインストール

Agent Skills はリポジトリのルート skills/ ディレクトリにのみ存在します。Python ホイール、ソース配布、コンテナイメージには含まれていません。skills CLI を使用して、GitHub から直接いずれかの Skill をインストールします:

npx skills add ryan-minato/detection-mcp --skill object-detection-annotation
npx skills add ryan-minato/detection-mcp --skill detection-mcp-setup

デフォルトのインストールはプロジェクトローカルです。Skill をプロジェクト間で利用可能にするには --global を追加します。

ツールグループ

完全な ツールリファレンス と エクスポート形式 を参照してください。

開発コマンド

just はリポジトリのコマンド実行ツールです:

just sync       # synchronize the locked environment
just test       # run ordinary tests
just quality-control # run CI checks without tests
just quality    # run the complete local commit gate
just hooks      # run repository hooks against tracked files
just check      # run quality and hooks

Git フックを決してバイパスしないでください。すべてのコミットには完全な品質ゲートとステージングされた秘密/PII スキャンが必要です。CONTRIBUTING.md、SECURITY.md、および AGENTS.md を参照してください。

コンテナ

プロダクションイメージは非 root ユーザーとして実行されます。データセットマウントは読み取り専用にする必要がありますが、状態とエクスポートには個別の書き込み可能なマウントが必要です。Docker デプロイメント と docker-compose.example.yml を参照してください。

ライセンス

Apache-2.0。LICENSE を参照してください。