使用说明

项目简介

Moondream MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它集成了 Moondream 视觉模型，旨在为大型语言模型 (LLM) 客户端（如 Claude 和 Cline）提供强大的图像理解和分析能力。通过标准化的 MCP 协议，Moondream MCP Server 可以无缝地与各种 LLM 应用集成，扩展其在视觉信息处理方面的能力。

主要功能点

图像描述 (Image Captioning)：能够生成自然语言的图像描述，帮助LLM理解图片内容。
物体检测 (Object Detection)：可以识别并定位图像中的特定物体，为LLM提供更细粒度的视觉信息。
视觉问答 (Visual Question Answering)：允许LLM就图像内容提问并获得智能回答，实现更深入的视觉交互。
高性能：采用量化模型，保证高效的推理速度和资源利用率。
自动配置：自动处理模型下载、环境搭建等复杂步骤，简化部署流程。
MCP 集成：遵循 Model Context Protocol 标准，易于与支持 MCP 协议的 LLM 客户端集成。

安装步骤

环境准备：确保已安装 Node.js v18 或更高版本，以及 Python 3.8+。

克隆仓库：将仓库代码克隆到本地：

git clone <仓库URL>
cd moondream-mcp

安装依赖：使用 pnpm 安装项目依赖：
```
pnpm install
```
构建服务器：执行构建命令，编译 TypeScript 代码：
```
pnpm run build
```
构建过程会自动创建 Python 虚拟环境、安装依赖、下载 Moondream 模型并启动模型服务器。

服务器配置

为了让 MCP 客户端（如 Claude 或 Cline）连接到 Moondream MCP Server，您需要在客户端的 MCP 设置文件中添加服务器配置信息。以下是一个配置示例，您需要根据实际情况修改路径：

{
  "mcpServers": {
    "moondream": {  // 服务器名称，可以自定义
      "command": "node",  // 启动服务器的命令，这里使用 node
      "args": ["/path/to/moondream-mcp/build/index.js"]  // 命令参数，指向构建后的服务器入口文件。请将 "/path/to/moondream-mcp" 替换为您的仓库本地路径
    }
  }
}

'server name': 您可以自定义服务器名称，例如 "moondream"，用于在客户端中标识该服务器。
'command': 指定启动服务器的命令，Moondream MCP Server 使用 Node.js 运行，因此这里设置为 '"node"'。
'args': 命令参数，是一个字符串数组，用于指定服务器入口文件。请务必将 '/path/to/moondream-mcp/build/index.js' 替换为 Moondream MCP Server 在您本地文件系统中的实际路径。

基本使用方法

配置完成后，在您的 MCP 客户端中选择 Moondream MCP Server。客户端会通过 MCP 协议与服务器建立连接。之后，您可以通过客户端调用服务器提供的工具，例如 'analyze_image' 工具来分析图像。

调用 'analyze_image' 工具的示例如下：

{
  "tool_calls": [
    {
      "name": "analyze_image",  // 工具名称
      "arguments": {
        "image_path": "/path/to/your/image.jpg",  // 图片文件路径，服务器需要能够访问该路径
        "prompt": "generate caption"  // 分析命令，例如 "generate caption" 用于生成图像描述
      }
    }
  ]
}

'name': 指定要调用的工具名称，这里是 '"analyze_image"'。
'arguments': 工具的参数，以 JSON 对象形式提供。
- 'image_path': 要分析的图像文件的路径，请确保服务器能够访问该路径。
- 'prompt': 分析命令，用于指示服务器执行何种图像分析任务。常用的 prompt 包括 '"generate caption"'（生成图像描述）、'"detect: [object]"'（检测特定物体，例如 '"detect: car"'）、以及任何关于图像内容的问题（用于视觉问答）。

更多工具和 prompt 的使用方法，请参考仓库的 README 文档以及工具的具体描述信息。

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