DINO-X

resmi

Dino-X tarafından desteklenen gelişmiş bilgisayar görüşü ve nesne algılama MCP sunucusu, yapay zeka ajanlarının görüntüleri analiz etmesine, nesneleri algılamasına, anahtar noktaları tanımlamasına ve görsel anlama görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır.

DINO X MCP ile neler yapabilirsiniz?

  • Bir sahnedeki tüm nesneleri algıla — Asistanın, detect-all-objects kullanarak bir görseldeki her nesneyi kategorileri ve sınırlayıcı kutularıyla tanımlamasını isteyin.
  • Metin istemiyle nesneleri buldetect-objects-by-text aracılığıyla bir görselde belirli öğelerin (ör. “person.car”) tespitini talep edin.
  • İnsan duruşu anahtar noktalarını tahmin etdetect-human-pose-keypoints ile bir görseldeki kişilere ait 17 vücut anahtar noktası ve sınırlayıcı kutu elde edin.
  • Açıklamalı görselleştirmeler oluşturvisualize-detection-result (yalnızca STDIO modu) kullanarak algılama sonuçlarının çizildiği bir görsel üretin.

Dokümantasyon

DINO-X MCP Sunucusu

License npm version npm downloads PRs Welcome MCP Badge GitHub stars

English | 中文

DINO-X Resmi MCP Sunucusu — DINO-X ve Grounding DINO modelleri tarafından desteklenir — çok modlu uygulamalarınıza ince taneli nesne algılama ve görüntü anlama yeteneği kazandırır.

Tarayıcınız video etiketini desteklemiyor.

Neden DINO-X MCP?

DINO-X MCP ile şunları yapabilirsiniz:

  • İnce Taneli Anlama: Tam görüntü algılama, nesne algılama ve bölge düzeyinde açıklamalar.

  • Yapılandırılmış Çıktılar: Görsel soru cevaplama ve çok adımlı akıl yürütme görevleri için nesne kategorileri, sayıları, konumları ve öznitelikleri elde edin.

  • Birleştirilebilir: Uçtan uca görsel ajanlar veya otomasyon iş hatları oluşturmak için diğer MCP sunucularıyla sorunsuz çalışır.

Aktarım Modları

DINO-X MCP iki aktarım modunu destekler:

ÖzellikSTDIO (varsayılan)Akışlı HTTP
Çalışma ZamanıYerelYerel veya Bulut
AktarımStandart I/OHTTP (akış yanıtları)
Girdi kaynağıfile:// ve https://Yalnızca https://
GörselleştirmeDesteklenir (açıklamalı görüntüleri yerel olarak kaydeder)Desteklenmez (şimdilik)

Hızlı Başlangıç

1. Bir MCP istemcisi hazırlayın

Herhangi bir MCP uyumlu istemci çalışır, örneğin:

2. API anahtarınızı alın

DINO-X platformunda başvurun: API Anahtarı Talep Et (yeni kullanıcılar ücretsiz kota alır).

3. MCP'yi Yapılandırın

Seçenek A: Resmi Barındırılan Akışlı HTTP (Önerilir)

MCP istemci yapılandırmanıza ekleyin ve API anahtarınızla değiştirin:

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

Seçenek B: NPM paketini yerel olarak kullanın (STDIO)

Önce Node.js'i kurun

  • Yükleyiciyi nodejs.org adresinden indirin

  • Veya komutu kullanın:

# 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

MCP istemcinizi yapılandırın:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Not: your-api-key-here kısmını gerçek anahtarınızla değiştirin.

Seçenek C: Kaynaktan yerel olarak çalıştırın

Node.js'in kurulu olduğundan emin olun (bkz. Seçenek B), ardından:

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

# install deps
npm install

# build
npm run build

MCP istemcinizi yapılandırın:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

CLI Bayrakları ve Ortam Değişkenleri

  • Ortak bayraklar

    • --http: Akışlı HTTP modunda başlat (aksi takdirde varsayılan STDIO)
    • --stdio: STDIO modunu zorla
    • --dinox-api-key=...: API anahtarını ayarla
    • --enable-client-key: ?key= URL'si aracılığıyla API anahtarına izin ver (yalnızca Akışlı HTTP)
    • --port=8080: HTTP portu (varsayılan 3020)
  • Ortam değişkenleri

    • DINOX_API_KEY (gerekli/koşullu gerekli): DINO-X platform API anahtarı
    • IMAGE_STORAGE_DIRECTORY (isteğe bağlı, STDIO): açıklamalı görüntülerin kaydedileceği dizin
    • AUTH_TOKEN (isteğe bağlı, HTTP): ayarlanırsa, istemci Authorization: Bearer <token> göndermelidir

    Örnekler:

# 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

?key= kullanırken istemci yapılandırması:

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

Authorization: Bearer <token> enjekte eden bir ağ geçidi ile AUTH_TOKEN kullanımı:

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

supergateway ile istemci örneği:

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

Araçlar

YetenekAraç KimliğiAktarımGirdiÇıktı
Tam sahne nesne algılamadetect-all-objectsSTDIO / HTTPGörüntü URL'siKategori + bbox + (isteğe bağlı) açıklamalar
Metin istemli nesne algılamadetect-objects-by-textSTDIO / HTTPGörüntü URL'si + İngilizce isimler (birden çok için nokta ile ayrılmış, örn. person.car)Hedef nesne bbox + (isteğe bağlı) açıklamalar
İnsan pozu tahminidetect-human-pose-keypointsSTDIO / HTTPGörüntü URL'si17 anahtar nokta + bbox + (isteğe bağlı) açıklamalar
Görselleştirmevisualize-detection-resultYalnızca STDIOGörüntü URL'si + algılama sonuçları dizisiAçıklamalı görüntünün yerel yolu

🎬 Kullanım Örnekleri

🎯 Senaryo📝 Girdi✨ Çıktı
Algılama ve Konumlandırma💬 İstem:
Detect and visualize the
fire areas in the forest

🖼️ Girdi Görüntüsü:
1-1
1-2
Nesne Sayma💬 İstem:
Please analyze this
warehouse image, detect
all the cardboard boxes,
count the total number

🖼️ Girdi Görüntüsü:
2-1
2-2
Özellik Algılama💬 İstem:
Find all red cars
in the image

🖼️ Girdi Görüntüsü:
4-1
4-2
Öznitelik Akıl Yürütme💬 İstem:
Find the tallest person
in the image, describe
their clothing

🖼️ Girdi Görüntüsü:
5-1
5-2
Tam Sahne Algılama💬 İstem:
Find the fruit with
the highest vitamin C
content in the image

🖼️ Girdi Görüntüsü:
6-1
6-3

Cevap: Kivi (93mg/100g)
Poz Analizi💬 İstem:
Please analyze what
yoga pose this is

🖼️ Girdi Görüntüsü:
3-1
3-3

SSS

  • Desteklenen görüntü kaynakları?
    • STDIO: file:// ve https://
    • Akışlı HTTP: yalnızca https://
  • Desteklenen görüntü formatları?
    • jpg, jpeg, webp, png

Geliştirme ve Hata Ayıklama

Geliştirme sırasında otomatik yeniden derleme için izleme modunu kullanın:

npm run watch

Hata ayıklama için MCP Inspector'ı kullanın:

npm run inspector

Lisans

Apache License 2.0