使用说明
视觉服务-MCP
ThinkDrop AI的视觉功能：屏幕捕捉、OCR和VLM场景理解。
特性
- 电脑屏幕截图工具 -快速跨平台屏幕截图
- 光学字符识别 -使用PaddleOCR进行文本提取（本地、多语言）
- 视觉语言模型 -使用MiniCPM-V 2.6进行场景理解（延迟加载，可选）
- 观看模式 -通过变化检测进行持续监控
- 内存集成 -自动存储到用户内存服务作为嵌入
快速开始
# 1. Copy environment config
cp .env.example .env
# 2. Edit .env (set API keys, configure VLM, etc.)
nano .env
# 3. Start service
./start.sh
服务将在 http://localhost:3006
安装选项
最小（仅OCR-不需要GPU）
pip install -r requirements.txt
- 仅截图+OCR
- 每次捕获约200-500ms
- 无VLM依赖关系
完整（OCR+VLM-建议使用GPU）
# Uncomment VLM dependencies in requirements.txt
pip install torch transformers accelerate
# Or with CUDA support
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers accelerate
- 截图+OCR+VLM
- 配备GPU的600-1500ms，配备CPU的2-6s
- 首次使用时下载约2.4GB型号
API终点
健康检查
GET /health
屏幕捕获
POST /vision/capture
{
"region": [x, y, width, height], # Optional
"format": "png"
}
提取文本（OCR）
POST /vision/ocr
{
"region": [x, y, width, height], # Optional
"language": "en" # Optional
}
描述屏幕（VLM）
POST /vision/describe
{
"region": [x, y, width, height], # Optional
"task": "Find the Save button", # Optional focus
"include_ocr": true, # Include OCR text
"store_to_memory": true # Auto-store to user-memory
}
启动监视模式
POST /vision/watch/start
{
"interval_ms": 2000,
"change_threshold": 0.08,
"run_ocr": true,
"run_vlm": false,
"task": "Monitor for errors"
}
停止监视模式
POST /vision/watch/stop
观察状态
GET /vision/watch/status
配置
关键环境变量 .env:
# Service
PORT=3006
API_KEY=your-vision-api-key-here
# OCR
OCR_ENGINE=paddleocr
OCR_LANGUAGE=en
# VLM (lazy-loaded)
VLM_ENABLED=true
VLM_MODEL=openbmb/MiniCPM-V-2_6
VLM_DEVICE=auto # auto, cpu, cuda
# Watch
WATCH_DEFAULT_INTERVAL_MS=2000
WATCH_CHANGE_THRESHOLD=0.08
# User Memory Integration
USER_MEMORY_SERVICE_URL=http://localhost:3003
USER_MEMORY_API_KEY=your-user-memory-api-key
演出
仅OCR（最低设置）
- 捕捉：10-20ms
- 光学字符识别：200-500毫秒
- 总计：每个请求约300-600ms
- 记忆：~500MB
OCR+VLM（完整设置）
- 捕捉：10-20ms
- 光学字符识别：200-500毫秒
- VLM（GPU）：300-800ms
- VLM（CPU）：2-5s
- 总计（GPU）：~600-1500毫秒
- 总计（CPU）：~2.5-6s
- 记忆：~3-4GB（已加载型号）
观看模式策略
监视模式使用智能变化检测来最大限度地减少VLM调用：
- 每个间隔：采集+指纹比对
- 关于变化：运行OCR（如果启用）
- 关于重大变化：运行VLM（如果启用）
- 汽车专卖店：作为嵌入发送到用户内存服务
这可以保持VLM的使用效率，同时保持持续的意识。
与ThinkDrop AI集成
视觉服务与MCP状态图集成：
// In AgentOrchestrator state graph
const visionResult = await mcpClient.callService('vision', 'describe', {
include_ocr: true,
store_to_memory: true,
task: userMessage
});
// Result automatically stored as embedding in user-memory
// No screenshot files to manage!
测试
测试捕获
curl -X POST http://localhost:3006/vision/capture \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
测试OCR
curl -X POST http://localhost:3006/vision/ocr \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
测试VLM（如果启用）
curl -X POST http://localhost:3006/vision/describe \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"include_ocr": true, "store_to_memory": false}'
测试手表
# Start
curl -X POST http://localhost:3006/vision/watch/start \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"interval_ms": 2000, "run_ocr": true}'
# Status
curl http://localhost:3006/vision/watch/status
# Stop
curl -X POST http://localhost:3006/vision/watch/stop
故障排除
OCR不工作
- 检查PaddleOCR安装：
pip list | grep paddleocr - 首次使用时下载型号（~100MB）
- 检查日志以了解下载进度
VLM未加载
- 确保安装了依赖项：
pip list | grep transformers - 检查可用内存（需要4-8GB）
- 集
VLM_ENABLED=false禁用 - 首次使用时下载模型（~2.4GB）
性能问题
- CPU太慢：禁用VLM，仅使用OCR
- 内存问题：减少观察间隔，禁用VLM
- 未检测到GPU：检查CUDA安装
建筑
vision-service/
├── server.py # FastAPI app
├── src/
│ ├── services/
│ │ ├── screenshot.py # mss wrapper
│ │ ├── ocr_engine.py # PaddleOCR wrapper
│ │ ├── vlm_engine.py # VLM wrapper (lazy)
│ │ └── watch_manager.py # Watch loop
│ ├── routes/
│ │ ├── capture.py # /vision/capture
│ │ ├── ocr.py # /vision/ocr
│ │ ├── describe.py # /vision/describe
│ │ └── watch.py # /vision/watch/*
│ └── middleware/
│ └── validation.py # API key validation
├── requirements.txt
├── start.sh
└── README.md
许可证
ThinkDrop AI项目的一部分。
