项目简介

Atlas 是一个开源的 AI 代理集合，与 Picsellia 平台的 Model Context Protocol (MCP) 深度集成。它专注于计算机视觉数据的智能分析，通过自动化数据科学流程，帮助用户理解数据集、发现问题并获得可操作的洞察。

主要功能点

深度数据分析: 自动执行图像质量（模糊、对比度、亮度）、标注质量（框紧密度、误标注、重叠、共现）等多种分析。
智能洞察生成: 利用大型语言模型（LLMs）解读分析结果，生成易于理解的报告和摘要。
语义概念提取: 基于图像内容识别和聚类，帮助用户理解数据集的语义分布，并可能提出标签建议。
问题数据识别: 自动识别数据集中的异常值、潜在的重复图像或标注错误。
数据管理工具: 提供通过 LLM 调用 Picsellia API 的能力，执行如给图像打标签、删除图像、创建数据集新版本等操作。
可视化报告: 生成多种图表（直方图、箱线图、热力图等）和结构化数据（资产列表、标注对比），方便用户直观查看和交互。

安装步骤

根据项目目前的开发阶段（详见 README），Atlas 主要作为 Picsellia 平台内部服务集成和使用。要体验 Atlas 的功能，请在 Picsellia 平台上创建一个账户，并在数据集中找到并使用“Ask Atlas”功能。

项目未来计划支持脱离 Picsellia 平台的独立部署模式，届时将发布更详细的独立安装指南。

服务器配置

Atlas 目前主要作为 Picsellia 平台内部的 MCP 服务运行，并通过平台提供的接口与客户端（Picsellia 聊天界面或其他可能的 MCP 客户端）进行通信。它不提供直接的命令行启动用于外部用户配置的 'command' 和 'args'。

MCP 客户端连接到 Atlas 服务时，通常需要通过 Picsellia 平台的 MCP 网关进行。客户端在发起请求时，需要提供与特定操作和用户上下文相关的参数。以下是 MCP 客户端在与 Atlas 交互时，请求载荷中可能需要包含的一些关键参数及其说明：

{
  "serverName": "Picsellia Atlas Analysis Service",
  "notes": "This service is integrated within the Picsellia platform and does not expose a standalone command line interface for external users. Clients interact via the platform's MCP gateway.",
  "requestParameters": {
    "compute-analysis": {
      "description": "Parameters required to trigger a dataset analysis.",
      "params": {
        "api_token": "string, 用户在Picsellia平台的API令牌。",
        "callback_url": "string, 分析完成后Picsellia平台回调Atlas的URL。",
        "organization_id": "string, 用户组织的唯一标识符。",
        "dataset_version_id": "string, 需要分析的数据集版本的唯一标识符。",
        "report_id": "string, 本次分析报告的唯一标识符。",
        "report_object_name": "string, 在存储系统中保存分析报告的名称。",
        "chat_messages_object_name": "string, 在存储系统中保存聊天记录的名称。"
      }
    },
    "chat": {
      "description": "Parameters required to send a message to the Atlas chat agent.",
      "params": {
        "api_token": "string, 用户在Picsellia平台的API令牌。",
        "callback_url": "string, 响应生成后Picsellia平台回调Atlas的URL。",
        "organization_id": "string, 用户组织的唯一标识符。",
        "chat_id": "string, 当前聊天会话的唯一标识符。",
        "context": "object, 包含当前会话上下文信息，如 {'dataset_version_id': '...'}",
        "chat_messages_object_name": "string, 在存储系统中保存聊天记录的名称。",
        "message": "string, 用户发送的文本消息。"
      }
    },
    "tools": {
      "description": "Parameters vary depending on the specific tool being invoked (e.g., 'tag_image_in_picsellia_platform' requires 'asset_id' and 'tag'). The platform's MCP gateway handles tool dispatch."
    }
  }
}

注意： 上述 JSON 结构是为了说明 MCP 客户端需要提供哪些参数来与服务交互，而不是用于启动 Atlas 服务器进程的实际 'command' 和 'args' 配置。实际的连接和请求发送由 Picsellia 平台的 MCP 基础设施处理。

基本使用方法

用户主要通过 Picsellia 平台内的“Ask Atlas”聊天界面与服务互动：

在 Picsellia 平台上选择一个数据集版本。
点击“Ask Atlas”按钮启动聊天界面。
可以直接输入自然语言问题与 Atlas 聊天（调用基础 API 工具）。
或者选择触发特定的分析流程（例如，“Launch Analysis”），Atlas 会自动执行一系列分析代理。
分析结果将以结构化的报告形式在 Picsellia 界面中展示，包含文字洞察、图表、图像/标注列表等，并可能提供直接操作（如打标签、删除）的建议。

关键词

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服务器配置

基本使用方法

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