Fovux Kit について
Fovux Kitは、コンピュータービジョン開発者向けのローカルYOLOワークベンチです。データセットの確認から学習、評価、エクスポート、エッジ推論まで扱い、VS Code拡張も備えています。MCPサーバーはstdioでローカルツールを公開し、テレメトリーは既定で収集しません。
主な機能
- 01YOLOデータセットの検査と検証
- 02モデルの学習と評価
- 03ONNX、TensorRT、TFLiteへのエクスポート
- 04量子化、推論、ベンチマーク
- 05VS Codeでの学習・データセット画面
- 06ローカル実行と監査の管理
活用シーン
- 01アノテーションを調べ欠落ラベルを発見
- 02学習指標の監視と実行結果の比較
- 03エッジ展開形式へのモデル出力
- 04エージェントによるローカル視覚処理の自動化
MCP 対応
Fovux MCPサーバーはstdio経由で、データセット、学習、評価、エクスポート、推論、実行管理を含む47個のローカルツールをAIエージェントに公開します。Fovux Studioは別のローカルHTTP/SSE APIを使用します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Fovux
エッジ AI 向けのローカルファーストな YOLO ワークベンチ。
Fovux とは?
Fovux は、YOLO データセット、トレーニング、評価、エクスポート、エッジ推論のためのローカルファーストなビジョンワークベンチです。Python バックエンドパッケージ fovux-mcp 1.6.2、npm ラッパー fovux-mcp 1.6.2、VS Code コンパニオン Fovux Studio 1.5.1 を組み合わせ、コンピュータービジョンエンジニアリングのライフサイクルを効率化します。
開発者に選ばれる理由
- ローカルファースト:ホスト型のコントロールプレーンは不要です。データセットとモデルは、すべてローカルマシンまたは信頼できるインフラストラクチャ上に保持されます。
- エンドツーエンドの YOLO ライフサイクル:生画像から最適化された ONNX/TensorRT エッジ成果物まで、Fovux が複雑さを管理します。
- MCP ネイティブの自動化:エージェントクライアント向けに MCP stdio 経由でツールを提供します。一方、Fovux Studio はダッシュボードや保護された UI ワークフローに、独立したローカル HTTP/SSE API を使用します。
- VS Code Studio:実行の追跡、パフォーマンスの可視化、データセットの評価をエディター内で直接行えるビジュアルワークフローです。
- 再現可能なローカル実行:共有、比較、監査が可能な一貫した構成を使用できます。
- エクスポートとエッジ推論に注力:モデルを本番環境対応の形式へシームレスにエクスポートできます。
- プライバシーをデフォルトで重視:Fovux に隠れたテレメトリーはありません。
60 秒で始める
Python 3.12~3.14 がインストールされていることを確認してください。uv を使用してバックエンドをグローバルにインストールします。
uv tool install fovux-mcp
fovux doctor
fovux-mcp は、Fovux Studio と MCP クライアントが使用する主要な CLI エイリアスです。短い fovux
エイリアスは、ターミナルから直接使える同じ Typer アプリケーションを指します。
npm ユーザーは npm install -g fovux-mcp でラッパーパッケージをインストールできます。このパッケージは
uvx 経由で対応する Python パッケージを呼び出します。
Fovux 環境を初期化し、MCP サーバーを起動します。
fovux-mcp serve --http
VS Code 拡張機能をインストールし、コマンドパレット(Ctrl+Shift+P)を開いて Fovux: Start Training... と入力すると、最初の実行を開始できます。
インストール
uv を使用する(推奨)
uv tool install fovux-mcp
npm を使用する
npm install -g fovux-mcp
Fovux Studio(VS Code 拡張機能)
VS Code Marketplace または Open VSX で Fovux Studio を検索するか、CLI からインストールします。
code --install-extension oaslananka.fovuxstudiokit
MCP クライアントの設定
MCP デスクトップクライアントを Fovux に接続するには、MCP クライアントの設定(mcp_config.json)に次の内容を追加します。
{
"mcpServers": {
"fovux": {
"command": "fovux-mcp",
"args": []
}
}
}
Fovux Studio
Fovux Studio は、VS Code 内で Fovux 環境を視覚的に操作するためのレイヤーを提供します。
- 実行ダッシュボード:トレーニング指標、GPU 使用率、エポックの進行状況をリアルタイムで監視します。
- データセットインスペクター:YOLO アノテーションを分析し、ラベルの欠落箇所を特定します。
- エクスポートウィザード:最適な形状でモデルを ONNX、TensorRT、または TFLite に変換します。
- タイムラインと比較:実行結果を比較し、性能の低下や向上を把握します。
VS Code のコマンドパレット(Cmd/Ctrl+Shift+P)を開き、Fovux: と入力すると、利用可能なコマンドを確認できます。
コアツール
Fovux MCP 1.6.2 では、データセットの検査、検証、能動学習、トレーニング、評価、エクスポート、量子化、推論、ベンチマーク、実行管理、ポリシー/監査、サポートバンドルのワークフローにわたる 47 個のローカルツールを公開しています。
生成された完全なツールリストは、fovux-mcp/README.md と MkDocs サイトにあります。現在、登録済みのツールがドキュメント、スキーマスナップショット、ポリシーメタデータ、Studio のマッピング、または MkDocs のナビゲーションのいずれかに含まれていない場合、CI は失敗します。
アーキテクチャ
Fovux は、3 つの主要コンポーネントで役割を分担しています。
- Fovux Core:YOLO およびローカルハードウェアと連携する基盤となる Python エンジンです。
- Fovux MCP Server:AI エージェントに Fovux Core を公開する stdio MCP サーバーと、Fovux Studio で使用する Fovux Studio のローカル API/カスタム REST+SSE ブリッジです。標準に準拠した Streamable HTTP MCP エンドポイントは、
v1.4.0 - MCP Conformance & Agent Safetyマイルストーンで別途追跡しています。 - Fovux Studio:人が操作するための React/TypeScript 製 VS Code 拡張機能です。
セキュリティとプライバシー
Fovux は、エンタープライズのプライバシー保護を重視して構築されています。テレメトリはデフォルトで収集されません。 データは配置した場所にそのまま保持され、W&B などのサードパーティ連携を明示的に設定しない限り、分析データが外部サービスに送信されることはありません。
CI/CD とリリースモデル
Fovux は、このリポジトリでセキュアな GitHub Actions リリースモデルを運用しています。
oaslananka/fovux-kit:コード、イシュー、プルリクエスト、CI、リリースの信頼できる唯一の情報源です。.github/workflows:有効な CI、セキュリティ、リリース、レジストリ公開のワークフローです。- 保護された GitHub 環境により、PyPI、npm、Marketplace、Open VSX への公開が制御されます。
すべてのリリースは Conventional Commits に基づいて release-please が作成し、CI の承認を経たうえで、チェックサム、SBOM、プロベナンスとともに GitHub Actions から公開されます。
リポジトリの運用
リポジトリの運用、ランタイムの互換性、ブランチ保護、開発環境のセットアップ、リリース
プロセスについては、docs/repository-operations.md、
docs/runtime-compatibility.md、
docs/development.md、
docs/branch-protection.md、および
docs/release-process.md に記載されています。ローカル環境変数名は
.env.example に記載されています。公開用の認証情報は、保護された GitHub Actions シークレットに保管されています。
Linux/macOS で新規に開発用チェックアウトを行う場合:
scripts/bootstrap-dev.sh --install-deps --hooks
task verify:required
ロードマップ
v1.3.1 - Stabilization & Documentation Truth:ドキュメントの乖離、ローカルでの開発者体験(DX)、レジストリ検証、リリースメタデータ、フェイルファスト型の品質ゲート。v1.4.0 - MCP Conformance & Agent Safety:公式 MCP トランスポートの決定、適合性テスト、スキーマスナップショット、エージェント承認の安全性。Studio Workflow & Dataset Intelligence:データセット→トレーニング→評価→エクスポートのガイド付きワークフローと、Studio の E2E スモークテスト網羅。v1.6.0 - Edge Export & Deployment Intelligence:最新のエクスポートマトリクス、ターゲットプロファイル、ベンチマークの再現性、量子化ワークフロー。v2.0.0 - Extensibility, Supply Chain & Ecosystem Readiness:プラグイン/API の安定性、信頼済み公開、アテステーション、脅威モデル、マーケットプレイスリリースの証跡。
貢献
貢献を歓迎します!まずは貢献ガイドラインをお読みください。
ライセンス
Fovux は Apache-2.0 License のもとで公開されています。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。