Cursor MCP 识别图像

### 使用 Cursor MCP 进行图像识别的方法 #### 配置 Cursor 和 MCP Server 为了实现基于 Cursor 的 MCP 图像识别功能，需先完成 Cursor 设置中的 MCP Server 配置。这一步骤可以通过访问 Cursor Setting 中的 Features 板块来操作，在其中定位到 MCP Servers 并创建一个新的服务器实例[^1]。 #### 理解 MCP 协议及其特性 MCP 协议的核心在于其标准化和对话性的特点。具体而言，“function_call”字段用于定义函数调用的标准格式，而 “messages” 则负责维护多轮交互所需的上下文信息[^2]。这种设计使得复杂的任务可以被逐步分解并高效处理。 #### 实现图像识别的具体方法 以下是利用 Cursor MCP 完成图像识别的主要技术路径： 1. **准备数据接口** - 创建一个支持接收图片文件或 Base64 编码字符串作为输入的数据接口。 - 数据传输过程中应遵循 JSON 格式的封装标准，以便于与 MCP 协议兼容。 2. **编写 function_call 函数** 下面是一个简单的 Python 示例代码片段，展示如何构建符合 MCP 协议的 image_recognition 函数： ```python def recognize_image(image_data, model="resnet50"): """ Recognize an input image using the specified deep learning model. Args: image_data (str): The base64 encoded string of the image. model (str): Name of the pre-trained model to use for recognition. Returns: dict: A dictionary containing recognized objects and their probabilities. """ import base64 from PIL import Image from io import BytesIO import torch from torchvision import models, transforms # Decode the base64 data into bytes img_bytes = base64.b64decode(image_data) # Convert bytes back to a PIL Image object img = Image.open(BytesIO(img_bytes)) preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # Load pretrained model if model == "resnet50": net = models.resnet50(pretrained=True) elif model == "vgg16": net = models.vgg16(pretrained=True) with torch.no_grad(): output = net(img_tensor) _, predicted_idx = torch.max(output, 1) return {"object": str(predicted_idx.item()), "probability": float(torch.softmax(output, dim=1)[0][predicted_idx])} ``` 3. **集成至 MCP 流程** 将上述 `recognize_image` 函数嵌入到 MCP 的消息传递机制中，确保每次请求都能触发该逻辑运行，并返回解析后的结果给客户端。 4. **测试与优化** 对整个系统进行全面的功能性和性能测试，必要时调整模型参数或者改进算法效率以满足实际应用需求。 ---