AWS Rekognition MCP Server

Что такое сервер AWS Rekognition MCP?

Сервер AWS Rekognition MCP — это специализированный MCP-сервер, который предоставляет функции анализа изображений и видео Amazon Rekognition как вызываемые инструменты для больших языковых моделей (LLM) и агентов ИИ. Он позволяет приложениям программно анализировать изображения для обнаружения объектов, распознавания сцен, анализа лиц и многого другого с использованием Amazon Rekognition, все это в безопасном и расширяемом workflow протокола Model Context Protocol.

Как настроить сервер AWS Rekognition MCP

• Установите uv из Astral и убедитесь, что у вас установлен Python 3.10 или выше.
• Настройте свои учетные данные AWS (используя профиль AWS или переменные окружения) с разрешениями на доступ к Amazon Rekognition.
• Добавьте запись конфигурации в настройки вашего клиента MCP (такие как mcp.json, cline_mcp_settings.json или назначенный конфигурационный файл вашего инструмента) в разделе mcpServers, например:

  {
    "awslabs.amazon-rekognition-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.amazon-rekognition-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "ваш-aws-профиль",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
  

• При желании, задайте AWS_REGION и отрегулируйте уровень логирования или другие переменные окружения по мере необходимости.
• Сохраните и перезапустите ваш клиент MCP или ассистента LLM, чтобы загрузить новый сервер.

Как использовать сервер AWS Rekognition MCP

1. В вашем интерфейсе чата или инструменте ИИ-программирования убедитесь, что сервер AWS Rekognition MCP включен и работает.
2. Когда вам предложат проанализировать изображение, дайте указание ассистенту использовать возможности Rekognition, например, "Проанализируй это изображение на предмет объектов с помощью Rekognition."
3. Клиент MCP обнаружит и вызовет соответствующие инструменты (такие как detect_labels, detect_faces), предоставляемые сервером Rekognition MCP.
4. Проверьте и, если необходимо, одобрите действия инструментов в вашем клиенте (процессы одобрения зависят от вашего интерфейса).
5. Сервер обрабатывает изображение, вызывает API Amazon Rekognition и возвращает результаты (такие как обнаруженные метки, лица или текст) непосредственно в ваш рабочий процесс с поддержкой ИИ для использования в дальнейших задачах или отображения.

Ключевые особенности

• Интеграция в реальном времени с API анализа изображений и видео Amazon Rekognition
• Поддержка множества задач распознавания: обнаружение меток, анализ лиц, обнаружение текста в изображении и классификация сцен
• Стандартизированный вызов инструментов и обработка результатов через MCP, совместимый с различными инструментами ИИ и IDE
• Безопасное, настраиваемое выполнение с использованием ваших собственных учетных данных и инфраструктуры AWS
• Легко комбинируется с другими серверами MCP AWS и инструментами разработчиков в рамках одного рабочего процесса

Примеры использования

• Автоматизированная модерация контента для изображений, загруженных пользователями в чат-ботах, приложениях или инструментах для бизнеса
• Создание интеллектуальных ассистентов, которые резюмируют, классифицируют или отмечают коллекции изображений для документации, поиска или каталогизации
• Извлечение текстовой информации из скриншотов, форм или изображений с указателями — интегрировано в более крупные автоматизации рабочего процесса документов
• Автоматизация задач безопасности, аутентификации или соблюдения норм с помощью анализа лиц или обнаружения объектов в изображениях
• Поддержка задач генерации кода, которые динамически выбирают модели ML или логику на основе проанализированного содержимого изображения
• Быстрая разработка визуальных функций на основе ИИ с использованием подсказок на естественном языке в ассистентах программирования или IDE

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1: Какие разрешения нужны для запуска сервера AWS Rekognition MCP?
Вам нужны учетные данные AWS с по меньшей мере rekognition:DetectLabels, rekognition:DetectFaces и другими необходимыми разрешениями API Rekognition для анализируемых ресурсов.

Вопрос 2: Могу ли я использовать сервер Rekognition MCP с локальными изображениями?
Да; большинство клиентов поддерживают загрузку локальных изображений для анализа, которые сервер обрабатывает либо загружая в S3, либо через прямой API (в зависимости от конфигурации и инструмента).

Вопрос 3: Как ограничить или одобрить запросы на чувствительные данные изображений?
Workflow MCP включает шаги одобрения для каждого вызова инструмента в многих IDE и чат-клиентах; вы можете отключить "autoApprove" и требовать ручного обзора перед каждый анализом.

Вопрос 4: Поддерживается ли видеоанализ?
Сервер сосредоточен на основных API Rekognition, включая обнаружение меток и лиц для изображений; поддержка анализа видео может зависеть от дорожной карты внедрения или обновлений сервера.

Вопрос 5: Результаты Rekognition отправляются LLM?
Да. Результаты анализа (метки, обнаруженные лица, текст и т. д.) возвращаются через клиент MCP к ассистенту или агенту ИИ для использования в контекстуально осознанных ответах или для автоматизации дальнейших действий.