本项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的本地服务器，用于让支持MCP协议的AI客户端（如某些IDE扩展）能够访问和使用 Clarifai 的人工智能服务。它通过处理标准的MCP请求，调用Clarifai API执行任务，并将结果返回给客户端。

主要功能点

工具集成: 提供多种可供AI客户端调用的工具，包括：
- 根据文本提示生成图片
- 对本地图片文件或图片URL进行视觉推理（如对象检测、图像分类）
- 将本地文件上传至Clarifai作为输入数据
- 基于文本或图片进行Clarifai输入数据的搜索
资源访问: 允许AI客户端以标准化的方式（通过URI）读取 Clarifai 中的 Inputs (输入数据), Models (模型), Annotations (标注), Datasets (数据集) 等信息（目前主要支持读取和列表）。
本地运行: 服务器设计为在用户本地机器上运行，通过标准输入/输出与客户端通信。

安装步骤

安装 Go: 确保您的系统已安装 Go 1.23 或更高版本。

克隆仓库: 打开终端，克隆项目到您的本地目录。

git clone https://github.com/tot-ra/clarifai-mcp-server-local.git
cd clarifai-mcp-server-local

整理依赖: 运行 'go mod tidy' 下载所需的依赖库。
```
go mod tidy
```
构建可执行文件: 使用 'make build' 命令构建项目。这会根据您的操作系统和架构生成一个名为 'mcp_binary' (Windows上是 'mcp_binary.exe') 的可执行文件在项目根目录。
```
make build
```
（如果 'make' 命令不可用，或者需要指定特定平台，您可以手动运行 Go 构建命令，例如 'go build -o ./mcp_binary ./cmd/server'）。

服务器配置

MCP服务器通常由MCP客户端框架自动启动和管理。您需要在客户端的设置中配置此服务器的启动命令和参数。配置信息通常是 JSON 格式，客户端会读取并根据此信息启动服务器进程。

以下是一个典型的MCP客户端（如 Cline）配置示例，用于指定此Clarifai MCP服务器：

{
  "mcpServers": {
    "clarifai": { // 服务器的标识名称，可自定义
      "command": "/path/to/your/clarifai-mcp-server-local/mcp_binary", // <-- 替换为您构建的可执行文件路径
      "args": [
        "--pat", "YOUR_CLARIFAI_PAT", // <-- 替换为您的 Clarifai PAT 令牌 (必须)
        "--output-path", "/path/to/save/images/", // <-- 可选，指定生成大图片时的保存目录，默认系统临时目录
        "--default-user-id", "your_default_user_id", // <-- 可选，未在URI中指定用户ID时的默认值
        "--default-app-id", "your_default_app_id" // <-- 可选，未在URI中指定应用ID时的默认值
        // "--grpc-addr", "api.clarifai.com:443", // 可选，Clarifai gRPC API 地址，默认值
        // "--log-level", "INFO", // 可选，日志级别 (DEBUG, INFO, WARN, ERROR)，默认 INFO
        // "--timeout", "120" // 可选，API调用超时时间 (秒)，默认 120
      ]
    }
  }
}

请务必将 '"command"' 的值替换为您实际构建生成的 'mcp_binary' (或 'mcp_binary.exe') 可执行文件的完整路径，并将 '"YOUR_CLARIFAI_PAT"' 替换为您的 Clarifai 个人访问令牌 (PAT)。您可以从 Clarifai 设置页面获取您的 PAT。

基本使用方法

本项目是一个后端服务，用户通常不直接运行或与其交互。一旦在兼容的MCP客户端（如IDE扩展）中正确配置并启动，该服务器将在后台运行，并根据客户端的需求自动处理Clarifai相关的AI任务请求。

用户只需在MCP客户端界面中触发相应的AI功能（例如，通过自然语言请求生成图片或分析图片），客户端会通过MCP协议与此服务器通信，由服务器调用Clarifai API完成任务并将结果返回给客户端。

您可以通过查看服务器运行日志（如果配置了日志级别和输出）来了解其工作状态和API交互情况。

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