groundlight-mcp-server

<img src=resources/images/gl_logo.png height=25> による groundlight-mcp-server

概要

Groundlight とやり取りするための Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーには、Detector の作成、一覧表示、カスタマイズ、ImageQuery の送信と一覧表示、Alert の作成、一覧表示、削除、および Detector の評価指標の確認を行うツールが用意されています。

このサーバーの開発と改善を続ける中で、機能や利用できるツールは変更・拡張される場合があります。

ツール

Groundlight MCP サーバーでは、次のツールを利用できます。

1. create_detector

   • 説明：指定した設定に基づいて Detector を作成します。次の 3 つのモードに対応しています。

     1. Binary：画像に関する自然言語の質問に「はい」または「いいえ」で回答します。
     2. Multiclass：自然言語の質問に基づいて、画像を事前定義されたカテゴリに分類します。
     3. Counting：自然言語による説明を使って、画像内にある指定されたオブジェクトの数を数えます。

     すべての Detector は画像を分析して自然言語の質問に回答し、結果の信頼性を示す信頼度スコアを返します。信頼度が指定されたしきい値を下回ると、質問は人間によるレビューに回されます。Detector は、フィードバックや追加の例から継続的に学習することで、時間とともに改善されます。

   • 入力：config（name、query、confidence_threshold、mode、およびモード固有の設定を含む DetectorConfig オブジェクト）

   • 戻り値：Detector オブジェクト

2. get_detector

   • 説明：ID を指定して Detector を取得します。
   • 入力：detector_id（文字列）
   • 戻り値：Detector オブジェクト

3. list_detectors

   • 説明：現在のユーザーに関連付けられたすべての Detector を一覧表示します。
   • 入力：なし
   • 戻り値：Detector オブジェクトのリスト

4. submit_image_query

   • 説明：指定した Detector に回答させる画像を送信します。画像はファイルパス、URL、または生バイト列で指定できます。Detector はラベルと信頼度スコアを含む応答を返します。
   • 入力：detector_id（文字列）、image（文字列またはバイト列）
   • 戻り値：ImageQuery オブジェクト

5. get_image_query

   • 説明：ID を指定して既存の画像クエリを取得します。
   • 入力：image_query_id（文字列）
   • 戻り値：ImageQuery オブジェクト

6. list_image_queries

   • 説明：指定した Detector に関連付けられたすべての画像クエリを一覧表示します。結果が多数返される場合があります。
   • 入力：detector_id（文字列）
   • 戻り値：ImageQuery オブジェクトのリスト

7. get_image

   • 説明：ID を指定して、画像クエリに関連付けられた画像を取得します。画像に利用可能な場合は、バウンディングボックスを付けて注釈を追加できます。
   • 入力：image_query_id（文字列）、annotate（ブール値、デフォルト：false）
   • 戻り値：Image オブジェクト

8. create_alert

   • 説明：特定の条件が満たされたときにアクションを実行する、Detector 用のアラートを作成します。
   • 入力：config（name、detector_id、condition、および任意の webhook_action、email_action、text_action、enabled、human_review_required フィールドを含む AlertConfig オブジェクト）
   • 戻り値：Rule オブジェクト

9. list_alerts

   • 説明：システム内のすべてのアラート（ルール）を一覧表示します。（注：現在の実装では Detector による絞り込みは行われません。）
   • 入力：page（整数、デフォルト：1）、page_size（整数、デフォルト：100）
   • 戻り値：Rule オブジェクトのリスト

10. delete_alert

    • 説明：アラート ID を指定して、アラート（ルール）を削除します。
    • 入力：alert_id（文字列）
    • 戻り値：なし

11. add_label

    • 説明：画像クエリにラベル（アノテーション）を付与します。検出器のトレーニングや結果の修正に使用します。カウント検出器では、任意で関心領域を指定できます。
    • 入力：image_query_id（文字列）、label（整数または文字列）、rois（省略可能なリスト）
    • 戻り値：なし

12. get_detector_evaluation_metrics

    • 説明：混同行列や例を含む、検出器の詳細な評価指標を取得します。
    • 入力：detector_id（文字列）
    • 戻り値：評価指標の辞書

13. update_detector_confidence_threshold

    • 説明：検出器の信頼度しきい値を更新します。
    • 入力：detector_id（文字列）、confidence_threshold（浮動小数点数）
    • 戻り値：なし

14. update_detector_escalation_type

    • 説明：検出器のエスカレーションタイプを更新します。これにより、クエリを人間によるレビューに回すタイミングが決まります。選択肢：「STANDARD」（信頼度しきい値に基づいてエスカレーション）または「NO_HUMAN_LABELING」（エスカレーションしない）。
    • 入力：detector_id（文字列）、escalation_type（文字列。「STANDARD」または「NO_HUMAN_LABELING」）
    • 戻り値：なし

設定

Claude Desktop での使用

以下を claude_desktop_config.json に追加します：

"mcpServers": {
  "groundlight": {
    "command": "docker",
    "args": ["run", "--rm", "-i", "-e", "GROUNDLIGHT_API_TOKEN", "groundlight/groundlight-mcp-server"],
    "env": {
        "GROUNDLIGHT_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE"
    }
  }
}

Zed での使用

以下を settings.json に追加します：

{
  "context_servers": {
    "groundlight": {
      "command": {
        "path": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "-i",
          "-e",
          "GROUNDLIGHT_API_TOKEN",
          "groundlight/groundlight-mcp-server"
        ],
        "env": {
          "GROUNDLIGHT_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE"
        }
      }
    }
  }
}

開発

Docker イメージをローカルでビルドします：

make build-docker

Docker イメージをローカルで実行します：

make run-docker

[Groundlight Internal] Docker イメージを Docker Hub にプッシュします（DockerHub の認証情報が必要です）：

make push-docker

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