图像识别MCP服务器

这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，使用OpenAI的视觉模型提供AI驱动的图像识别和描述功能。

概述

此MCP服务器使AI助手能够通过简单的URL接口分析和描述图像。它利用OpenAI的强大视觉模型提供详细的图像描述，使得图像分析能力易于集成到您的AI工作流程中。

特性

• 图像分析：从URL分析图像并获取详细描述
• OpenAI集成：使用OpenAI最新的视觉模型进行准确的图像识别
• MCP协议：完全兼容Model Context Protocol标准
• TypeScript：使用TypeScript构建，确保类型安全并提供更好的开发体验
• 简单API：用于图像描述请求的易用接口

安装

先决条件

• Node.js 18+
• npm 或 yarn
• OpenAI API密钥

MCP客户端配置

要使用此服务器与MCP客户端，添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "image-recognition": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mcp-s/image-recognition-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-actual-openai-api-key-here"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示：包含您的OpenAI API密钥的env部分是必需的——这是MCP服务器运行的唯一方式。

使用方法

可用工具

describe-image

从URL分析图像并提供详细描述。

参数：

• imageUrl（字符串）：要分析的图像的URL

示例：

{
  "tool": "describe-image",
  "arguments": {
    "imageUrl": "https://example.com/image.jpg"
  }
}

响应：

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "该图像显示了山景上美丽的日落，天空中有鲜艳的橙色和粉色……"
    }
  ]
}

与AI助手的集成

此MCP服务器可以与支持MCP协议的各种AI助手集成，例如：

• Claude Desktop
• 其他兼容MCP的AI系统

开发

项目结构

image-recognition-mcp/
├── src/
│   └── index.ts          # 主服务器实现
├── dist/                 # 编译后的JavaScript输出
├── package.json          # 项目依赖项和脚本
├── tsconfig.json         # TypeScript配置
└── README.md            # 此文件

错误处理

服务器包括对以下情况的健壮错误处理：

• 无效的图像URL
• 网络连接问题
• OpenAI API错误
• 无效的输入参数

故障排除

常见问题

服务器无法启动或不起作用：

• ✅ 检查是否设置了OpenAI API密钥：这是最常见的问题原因

  echo $OPENAI_API_KEY  # 应该显示您的API密钥
  

• ✅ 验证API密钥有效：直接使用OpenAI的API测试
• ✅ 检查API密钥有足够的信用额度：确保您的OpenAI账户有可用的信用额度

“身份验证失败”错误：

• OpenAI API密钥丢失或无效
• 设置环境变量：export OPENAI_API_KEY="your-key"

贡献

1. 分叉仓库
2. 创建一个特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m '添加一些惊人的特性')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开Pull Request

许可证

该项目根据ISC许可证发布。详情请参阅LICENSE文件。

支持

如有任何问题，请在GitHub仓库中打开一个问题或联系维护者。