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Florence-2 MCP Server

Florence-2 MCP Server

本地服务
github.com/jkawamoto媒体与设计7今天更新

关于 Florence-2 MCP Server

一个使用 Florence-2 处理本地或网络托管图像及 PDF 的 MCP 服务。它向 MCP 客户端提供 OCR、图像说明和自定义提示词处理功能。

主要功能

  1. 01通过 OCR 提取图像文字
  2. 02生成图像说明
  3. 03按自定义提示词处理图像
  4. 04接受本地路径或 URL
  5. 05支持处理图像和 PDF

适用场景

  1. 01提取扫描图像中的文字
  2. 02为图像生成说明
  3. 03使用定制提示词处理图像
  4. 04处理本地或在线托管的图像或 PDF

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 `ocr`、`caption` 和 `process` 工具。工具接受图像路径或 URL;`process` 还接受自定义提示词。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库
安装包
mcpbmcp-florence2.mcpb0.5.2

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Florence-2 MCP 服务

uv Python Application pre-commit GitHub License

MseeP.ai Security Assessment Badge

一个使用 Florence-2 处理图像的 MCP 服务。

你可以处理存储在本地或 Web 服务上的图像或 PDF 文件,通过 OCR(光学字符识别)提取文本,或生成描述性标题来概述图像内容。

安装

Claude

从 Releases 页面下载最新的 MCP bundle mcp-florence2.mcpb, 然后打开下载的 .mcpb 文件,或将其拖入 Claude Desktop 的设置窗口。

手动配置

你也可以为 Claude Desktop 手动配置此服务。 编辑 claude_desktop_config.json 文件,在 mcpServers 下添加以下条目:

{
  "mcpServers": {
    "florence-2": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/jkawamoto/mcp-florence2",
        "mcp-florence2"
      ]
    }
  }
}

编辑后,重启应用程序。

更多信息请参阅: 连接到本地 MCP 服务 - Model Context Protocol。

goose

打开此链接

goose://extension?cmd=uvx&arg=--from&arg=git%2Bhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjkawamoto%2Fmcp-florence2&arg=mcp-florence2&id=florence2&name=Florence-2&description=An%20MCP%20server%20for%20processing%20images%20using%20Florence-2

启动安装程序,然后点击“Yes”确认安装。

手动配置

你也可以直接编辑配置文件(~/.config/goose/config.yaml),添加以下条目:

extensions:
  florence2:
    name: Florence-2
    cmd: uvx
    args: [ --from, git+https://github.com/jkawamoto/mcp-florence2, mcp-florence2 ]
    enabled: true
    type: stdio

有关在 Goose 中配置 MCP 服务的更多详情,请参阅文档: 使用扩展 | goose。

LM Studio

要为 LM Studio 配置此服务,请点击下方按钮。

将 MCP 服务 florence-2 添加到 LM Studio

工具

ocr

使用 OCR 处理图像文件或 URL,以提取文本。

参数:
  • src:需要处理的图像文件路径或 URL。
caption

处理图像文件并生成图像说明。

参数:
  • src:需要处理的图像文件路径或 URL。
process

使用自定义提示词,通过 Florence-2 模型处理图像文件。

参数:
  • src:需要处理的图像文件路径或 URL。
  • prompt:Florence-2 模型的自定义提示词。

安全注意事项

处理来自 URL 的图像文件(src 参数以 http:// 或 https:// 开头)时,服务器进程会使用 Python 的 requests 库直接发起出站 HTTP 请求。在不受信任的用户或提示词可能提供 URL 的环境中,这可能会使服务器面临服务器端请求伪造(SSRF)风险,攻击者可借此访问内部网络服务或云元数据端点。

为降低 SSRF 风险,强烈建议通过 SSRF 安全的正向代理路由所有出站 HTTP(S) 流量,例如 Smokescreen,或配置为拦截内部 IP 地址范围的 Squid。

由于 requests 会自动遵循标准环境变量,因此无需修改应用程序代码即可配置代理:

  • HTTP_PROXY / http_proxy:HTTP 请求的代理 URL。
  • HTTPS_PROXY / https_proxy:HTTPS 请求的代理 URL。
  • NO_PROXY / no_proxy:以逗号分隔的不使用代理的主机列表。
配置示例
Claude Desktop

将 env 块添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "florence-2": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/jkawamoto/mcp-florence2",
        "mcp-florence2"
      ],
      "env": {
        "HTTP_PROXY": "http://proxy.example.com:8080",
        "HTTPS_PROXY": "http://proxy.example.com:8080"
      }
    }
  }
}
Goose

将 env 块添加到 ~/.config/goose/config.yaml:

extensions:
  florence2:
    name: Florence-2
    cmd: uvx
    args: [ --from, git+https://github.com/jkawamoto/mcp-florence2, mcp-florence2 ]
    env:
      HTTP_PROXY: "http://proxy.example.com:8080"
      HTTPS_PROXY: "http://proxy.example.com:8080"
    enabled: true
    type: stdio

许可证

此应用程序采用 MIT 许可证授权。详情请参阅 LICENSE 文件。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。