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MCP YOLOE: Zero-Shot Object Detection & Segmentation

MCP YOLOE: Zero-Shot Object Detection & Segmentation

本地服务
github.com/rjn32s媒体与设计135 周前更新
代码仓库

关于 MCP YOLOE: Zero-Shot Object Detection & Segmentation

MCP-YOLO 是面向开发者和 AI Agent 的 MCP 服务，可根据文本提示检测并分割图像中的物体，无需重新训练。支持本地路径、URL 和 Base64 图像数据。

主要功能

  1. 01文本提示物体检测
  2. 02实例分割掩码
  3. 03本地、URL 和 Base64 图像
  4. 04自定义检测类别

适用场景

  1. 01查找自然语言描述的物体
  2. 02生成图像物体的掩码
  3. 03分析路径或 URL 中的图像

MCP 相关

通过 detect_objects 和 segment_objects 工具向 MCP 客户端提供文本引导的图像检测与分割。

#vision#ai#object#detection#segmentation#zero-shot#yolo

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "yolo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-yolo"
      ]
    }
  }
}
启动命令uvx mcp-yolo

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypimcp-yolo0.1.2

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

MCP-YOLO

PyPI Downloads mcp-name: io.github.rjn32s/mcp-yolo

MCP-YOLO 是一个以 Agent 为先的开发平台，可将零样本目标检测和分割作为模型上下文协议（MCP）服务提供。它由 Ultralytics YOLOE 驱动，开发者和 AI Agent 无需重新训练，即可使用任意文本提示词检测和分割物体。

主要功能

  • 零样本检测： 使用自然语言检测任意物体（例如“勺子旁边的蓝色咖啡杯”）。
  • 实例分割： 为发现的物体生成精准的多边形掩码。
  • 灵活的图像输入： 支持本地文件路径、远程 URL 和 Base64 编码字符串。
  • 针对 Agent 优化： 内置自定义“技能”，支持自主部署和基准测试。

YOLOE 性能参考

YOLOE 基于最新的 YOLO 架构（如 YOLO11 和 YOLO26）构建，可提供先进的开放词汇性能。

模型基于mAP（COCO）速度（T4/毫秒）参数（M）
YOLOE26-NYOLO26-N40.91.7~3.0
YOLOE26-SYOLO26-S48.62.5~10.0
YOLOE26-LYOLO26-L55.06.2~40.0
YOLOE-LYOLO11-L~52.0~5.0~26.0

注意：性能会因硬件和输入分辨率而异。mcp-yolo 默认使用 yoloe-26l-seg.pt，以获得高精度。

快速开始

安装
uv pip install mcp-yolo
运行服务
uv run mcp-yolo

MCP 工具

detect_objects

执行零样本检测。

  • 参数：
    • image_source (str)：路径、URL 或 Base64。
    • classes (list[str]，可选)：用于检测的自定义文本提示词。
segment_objects

执行零样本实例分割。

  • 参数：
    • image_source (str)：路径、URL 或 Base64。
    • classes (list[str]，可选)：用于分割的自定义文本提示词。

发布

此项目已配置为自动发布到 PyPI。详情请参阅 pypi_setup_guide.md。

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第一次接触 MCP？

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。