DINO-X

ทางการ

เซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการตรวจจับวัตถุขั้นสูงที่ขับเคลื่อนโดย Dino-X ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถวิเคราะห์ภาพ ตรวจจับวัตถุ ระบุจุดสำคัญ และทำงานด้านความเข้าใจทางภาพได้

คุณทำอะไรได้บ้างด้วย DINO X MCP?

  • ตรวจจับวัตถุทั้งหมดในฉาก — ขอให้ผู้ช่วยระบุวัตถุทุกชิ้นในภาพพร้อมหมวดหมู่และกรอบขอบเขตโดยใช้ detect-all-objects
  • ค้นหาวัตถุตามข้อความที่กำหนด — ขอให้ตรวจจับรายการเฉพาะ (เช่น “person.car”) ในภาพผ่าน detect-objects-by-text
  • ประมาณค่าจุดสำคัญของท่าทางมนุษย์ — รับจุดสำคัญของร่างกาย 17 จุดและกรอบขอบเขตสำหรับบุคคลในภาพด้วย detect-human-pose-keypoints
  • สร้างภาพแสดงผลพร้อมคำอธิบายประกอบ — สร้างภาพที่มีผลการตรวจจับวาดลงไปโดยใช้ visualize-detection-result (เฉพาะโหมด STDIO)

เอกสาร

DINO-X MCP Server

License npm version npm downloads PRs Welcome MCP Badge GitHub stars

English | 中文

DINO-X Official MCP Server — ขับเคลื่อนโดยโมเดล DINO-X และ Grounding DINO — นำการตรวจจับวัตถุแบบละเอียดและความเข้าใจภาพมาสู่แอปพลิเคชันมัลติโมดัลของคุณ

เบราว์เซอร์ของคุณไม่รองรับแท็กวิดีโอ

ทำไมต้อง DINO-X MCP?

ด้วย DINO-X MCP คุณสามารถ:

  • ความเข้าใจแบบละเอียด: การตรวจจับภาพเต็มรูปแบบ การตรวจจับวัตถุ และคำอธิบายระดับภูมิภาค

  • ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง: รับหมวดหมู่วัตถุ จำนวน ตำแหน่ง และคุณลักษณะสำหรับ VQA และงานการให้เหตุผลหลายขั้นตอน

  • ประกอบรวมได้: ทำงานร่วมกับเซิร์ฟเวอร์ MCP อื่นๆ ได้อย่างราบรื่นเพื่อสร้างเอเจนต์ภาพแบบครบวงจรหรือไปป์ไลน์อัตโนมัติ

โหมดการขนส่ง

DINO-X MCP รองรับสองโหมดการขนส่ง:

คุณสมบัติSTDIO (ค่าเริ่มต้น)Streamable HTTP
รันไทม์ภายในเครื่องภายในเครื่องหรือคลาวด์
การขนส่งI/O มาตรฐานHTTP (การตอบสนองแบบสตรีม)
แหล่งอินพุตfile:// และ https://https:// เท่านั้น
การแสดงผลภาพรองรับ (บันทึกภาพที่มีคำอธิบายประกอบในเครื่อง)ไม่รองรับ (ในขณะนี้)

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

1. เตรียมไคลเอนต์ MCP

ไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ MCP ใดๆ ก็ใช้ได้ เช่น:

2. รับคีย์ API ของคุณ

สมัครบนแพลตฟอร์ม DINO-X: ขอคีย์ API (ผู้ใช้ใหม่จะได้รับโควตาฟรี)

3. กำหนดค่า MCP

ตัวเลือก A: Streamable HTTP ที่โฮสต์อย่างเป็นทางการ (แนะนำ)

เพิ่มลงในการกำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ของคุณและแทนที่ด้วยคีย์ API ของคุณ:

{
  "mcpServers": {
    "dinox-mcp": {
      "url": "https://mcp.deepdataspace.com/mcp?key=your-api-key"
    }
  }
}

ตัวเลือก B: ใช้แพ็คเกจ NPM ในเครื่อง (STDIO)

ติดตั้ง Node.js ก่อน

  • ดาวน์โหลดตัวติดตั้งจาก nodejs.org

  • หรือใช้คำสั่ง:

# macOS / Linux
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
# or
wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash

# load nvm into current shell (choose the one you use)
source ~/.bashrc || true
source ~/.zshrc  || true

# install and use LTS Node.js
nvm install --lts
nvm use --lts

# Windows (one of the following)
winget install OpenJS.NodeJS.LTS
# or with Chocolatey (in admin PowerShell)
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/chocolatey/chocolatey/master/chocolateyInstall/InstallChocolatey.ps1 | iex
choco install nodejs-lts -y

กำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ของคุณ:

{
  "mcpServers": {
    "dinox-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@deepdataspace/dinox-mcp"],
      "env": {
        "DINOX_API_KEY": "your-api-key-here",
        "IMAGE_STORAGE_DIRECTORY": "/path/to/your/image/directory"
      }
    }
  }
}

หมายเหตุ: แทนที่ your-api-key-here ด้วยคีย์จริงของคุณ

ตัวเลือก C: รันจากซอร์สในเครื่อง

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าติดตั้ง Node.js แล้ว (ดูตัวเลือก B) จากนั้น:

# clone
git clone https://github.com/IDEA-Research/DINO-X-MCP.git
cd DINO-X-MCP

# install deps
npm install

# build
npm run build

กำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ของคุณ:

{
  "mcpServers": {
    "dinox-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/DINO-X-MCP/build/index.js"],
      "env": {
        "DINOX_API_KEY": "your-api-key-here",
        "IMAGE_STORAGE_DIRECTORY": "/path/to/your/image/directory"
      }
    }
  }
}

แฟล็ก CLI และตัวแปรสภาพแวดล้อม

  • แฟล็กทั่วไป

    • --http: เริ่มในโหมด Streamable HTTP (มิฉะนั้นจะเป็น STDIO ตามค่าเริ่มต้น)
    • --stdio: บังคับโหมด STDIO
    • --dinox-api-key=...: ตั้งค่าคีย์ API
    • --enable-client-key: อนุญาตคีย์ API ผ่าน URL ?key= (Streamable HTTP เท่านั้น)
    • --port=8080: พอร์ต HTTP (ค่าเริ่มต้น 3020)
  • ตัวแปรสภาพแวดล้อม

    • DINOX_API_KEY (จำเป็น/จำเป็นตามเงื่อนไข): คีย์ API แพลตฟอร์ม DINO-X
    • IMAGE_STORAGE_DIRECTORY (ไม่บังคับ, STDIO): ไดเรกทอรีเพื่อบันทึกภาพที่มีคำอธิบายประกอบ
    • AUTH_TOKEN (ไม่บังคับ, HTTP): หากตั้งค่า ไคลเอนต์ต้องส่ง Authorization: Bearer <token>

    ตัวอย่าง:

# STDIO (local)
node build/index.js --dinox-api-key=your-api-key

# Streamable HTTP (server provides a shared API key)
node build/index.js --http --dinox-api-key=your-api-key

# Streamable HTTP (custom port)
node build/index.js --http --dinox-api-key=your-api-key --port=8080

# Streamable HTTP (require client-provided API key via URL)
node build/index.js --http --enable-client-key

การกำหนดค่าไคลเอนต์เมื่อใช้ ?key=:

{
  "mcpServers": {
    "dinox-mcp": {
      "url": "http://localhost:3020/mcp?key=your-api-key"
    }
  }
}

การใช้ AUTH_TOKEN กับเกตเวย์ที่แทรก Authorization: Bearer <token>:

AUTH_TOKEN=my-token node build/index.js --http --enable-client-key

ตัวอย่างไคลเอนต์ที่มี supergateway:

{
  "mcpServers": {
    "dinox-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--streamableHttp",
        "http://localhost:3020/mcp?key=your-api-key",
        "--oauth2Bearer",
        "my-token"
      ]
    }
  }
}

เครื่องมือ

ความสามารถรหัสเครื่องมือการขนส่งอินพุตเอาต์พุต
การตรวจจับวัตถุทั้งฉากdetect-all-objectsSTDIO / HTTPURL รูปภาพหมวดหมู่ + bbox + (ไม่บังคับ) คำบรรยาย
การตรวจจับวัตถุด้วยข้อความพร้อมท์detect-objects-by-textSTDIO / HTTPURL รูปภาพ + คำนามภาษาอังกฤษ (คั่นด้วยจุดสำหรับหลายรายการ เช่น person.car)bbox วัตถุเป้าหมาย + (ไม่บังคับ) คำบรรยาย
การประมาณท่าทางมนุษย์detect-human-pose-keypointsSTDIO / HTTPURL รูปภาพ17 จุดสำคัญ + bbox + (ไม่บังคับ) คำบรรยาย
การแสดงผลภาพvisualize-detection-resultSTDIO เท่านั้นURL รูปภาพ + อาร์เรย์ผลลัพธ์การตรวจจับเส้นทางในเครื่องไปยังภาพที่มีคำอธิบายประกอบ

🎬 กรณีการใช้งาน

🎯 สถานการณ์📝 อินพุต✨ เอาต์พุต
การตรวจจับและการระบุตำแหน่ง💬 พร้อมท์:
Detect and visualize the
fire areas in the forest

🖼️ ภาพอินพุต:
1-1
1-2
การนับวัตถุ💬 พร้อมท์:
Please analyze this
warehouse image, detect
all the cardboard boxes,
count the total number

🖼️ ภาพอินพุต:
2-1
2-2
การตรวจจับคุณลักษณะ💬 พร้อมท์:
Find all red cars
in the image

🖼️ ภาพอินพุต:
4-1
4-2
การให้เหตุผลเชิงคุณลักษณะ💬 พร้อมท์:
Find the tallest person
in the image, describe
their clothing

🖼️ ภาพอินพุต:
5-1
5-2
การตรวจจับทั้งฉาก💬 พร้อมท์:
Find the fruit with
the highest vitamin C
content in the image

🖼️ ภาพอินพุต:
6-1
6-3

คำตอบ: กีวี (93 มก./100 ก.)
การวิเคราะห์ท่าทาง💬 พร้อมท์:
Please analyze what
yoga pose this is

🖼️ ภาพอินพุต:
3-1
3-3

คำถามที่พบบ่อย

  • แหล่งที่มาของรูปภาพที่รองรับ?
    • STDIO: file:// และ https://
    • Streamable HTTP: https:// เท่านั้น
  • รูปแบบรูปภาพที่รองรับ?
    • jpg, jpeg, webp, png

การพัฒนาและการดีบัก

ใช้โหมดเฝ้าดูเพื่อสร้างใหม่โดยอัตโนมัติระหว่างการพัฒนา:

npm run watch

ใช้ MCP Inspector สำหรับการดีบัก:

npm run inspector

ใบอนุญาต

Apache License 2.0