detection-mcp

简体中文

detection-mcp는 객체 탐지 주석을 위한 로컬 STDIO Model Context Protocol 서버입니다. 워크플로 상태와 주석을 SQLite에 저장하고, 메모리에서 검토 미리보기를 렌더링하며, 소스 이미지를 수정하지 않고 JSONL로 내보냅니다.

상태

v1 구현을 검토할 수 있습니다. 데이터셋, 카테고리, 이미지, 축 정렬 박스, 회전 박스, 미리보기 및 내보내기를 위한 23개의 도구를 제공합니다. 이 패키지는 Python 3.12 이상을 대상으로 하며 fastmcp>=3.4.7,<4.0.0을 사용하여 호환되는 3.x 보안 업데이트를 허용합니다.

Related MCP server: z_ai_vision_mcp_server_clone

이 저장소에서 설치

uv를 설치한 후 다음을 실행하세요:

uv tool install .
detection-mcp --version

저장소 개발의 경우:

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 클라이언트 구성

설치된 실행 파일을 사용하고 작업에 필요한 디렉토리만 허용하세요:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

서버는 STDIO를 사용합니다. 프로토콜 메시지는 stdout으로, 로그는 stderr로 전송됩니다. CLI 옵션은 DETECTION_MCP_* 환경 변수를 재정의합니다. 모든 설정은 구성을 참조하세요.

주석 워크플로

1. 데이터셋 루트를 등록하고 카테고리를 정의합니다.

2. 상태 또는 결정론적 무작위 순서로 이미지를 나열합니다.

3. 방향이 보정된 이미지를 미리 봅니다.

4. 원자적 배치로 정규화된 축 정렬 또는 회전 박스를 추가합니다.

5. 오버레이를 미리 보고 이미지를 완료로 표시하기 전에 주석을 수정합니다.

6. 완료된 이미지를 AutoTrain 또는 확장 JSONL로 내보냅니다.

Agent Skills 설치

Agent Skills는 저장소 루트의 skills/ 디렉토리에만 있습니다. Python 휠, 소스 배포판 또는 컨테이너 이미지에는 포함되지 않습니다. skills CLI를 사용하여 GitHub에서 직접 Skill을 설치하세요:

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

기본 설치는 프로젝트 로컬입니다. Skill을 여러 프로젝트에서 사용할 수 있어야 하는 경우 --global을 추가하세요.

도구 그룹

전체 도구 참조 및 내보내기 형식을 참조하세요.

개발 명령어

just는 저장소 명령어 실행기입니다:

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 훅을 절대 우회하지 마세요. 모든 커밋은 전체 품질 게이트와 스테이징된 비밀/PII 스캔이 필요합니다. CONTRIBUTING.md, SECURITY.md 및 AGENTS.md를 참조하세요.

컨테이너

프로덕션 이미지는 루트가 아닌 사용자로 실행됩니다. 데이터셋 마운트는 읽기 전용이어야 하며, 상태 및 내보내기에는 별도의 쓰기 가능 마운트가 필요합니다. Docker 배포 및 docker-compose.example.yml을 참조하세요.

라이선스

Apache-2.0. LICENSE를 참조하세요.