AWS Rekognition MCP Server

AWS Rekognition MCP Server

AWS Rekognition MCP 伺服器讓 AI 助手和開發工具，透過標準化的模型上下文協議介面，無縫訪問 Amazon Rekognition 的計算機視覺功能，並在工作流程中提供動態工具。

Author: awslabs


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AWS Rekognition MCP 伺服器是什麼？

AWS Rekognition MCP 伺服器是專門的 MCP 伺服器，提供 Amazon Rekognition 的影像和視頻分析功能，作為大型語言模型（LLM）和 AI 代理可調用的工具。它使應用程序能夠以編程方式分析影像，包括物體檢測、場景識別、面部分析等，所有操作都在模型上下文協議的安全且可擴展的工作流程中進行。

如何配置 AWS Rekognition MCP 伺服器

  • 從 Astral 安裝 uv，並確保你有 Python 3.10 以上版本。
  • 使用 AWS 配置檔或環境變數配置你的 AWS 憑證，以便有權訪問 Amazon Rekognition。
  • 在你的 MCP 客戶端設置中（例如 mcp.json、cline_mcp_settings.json，或你工具的指定配置文件）添加配置條目，例如： 
    {
  "awslabs.amazon-rekognition-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["awslabs.amazon-rekognition-mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_PROFILE": "你的-aws-配置檔",
      "AWS_REGION": "us-east-1",
      "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
    }
  }
}
  • 可選地，設置 AWS_REGION 並根據需要調整日誌或其他環境設置。
  • 保存並重新啟動你的 MCP 客戶端或 LLM 助手，以加載新伺服器。

如何使用 AWS Rekognition MCP 伺服器

  1. 在你的聊天介面或 AI 編碼工具中，確保 AWS Rekognition MCP 伺服器已啟用並正在運行。
  2. 當提示分析影像時，指示助手使用 Rekognition 能力，例如：「使用 Rekognition 分析此影像中的物體。」
  3. MCP 客戶端會發現並調用 Rekognition MCP 伺服器所提供的適當工具（例如 detect_labels、detect_faces）。
  4. 在你的客戶端中檢查並（如有需要）批准工具操作（批准流程取決於你的具體介面）。
  5. 伺服器處理影像，調用 Amazon Rekognition 的 API，並將結果（例如檢測到的標籤、面孔或文本）直接返回到你的 AI 助手工作流程中，用於進一步的任務或顯示。

主要特點

  • 實時整合 Amazon Rekognition 的影像和視頻分析 API
  • 支援多種識別任務：標籤檢測、面部分析、影像中的文本檢測和場景分類
  • 通過 MCP 標準化工具調用和結果處理，與各類 AI 工具鏈和 IDE 兼容
  • 使用你的 AWS 憑證和基礎設施進行安全、可配置的執行
  • 與其他 AWS MCP 伺服器和在同一工作流程中的開發工具輕鬆組合

使用案例

  • 自動化用戶上傳影像的內容審核，適用於聊天機器人、應用程序或企業工具
  • 建立智能助手，總結、分類或標記影像集合，以便用於文檔、搜索或編目
  • 從截圖、表單或標誌影像中提取文本信息，並整合到更大的文檔工作流程自動化中
  • 通過面部分析或影像中的物體檢測，自動執行安全、身份驗證或合規任務
  • 協助根據分析的影像內容動態選擇機器學習模型或邏輯的代碼生成任務
  • 使用自然語言提示在編碼助手或 IDE 中快速原型化視覺 AI 驅動的功能

常見問題

Q1: 執行 AWS Rekognition MCP 伺服器需要哪些權限？
你需要具有至少 rekognition:DetectLabels、rekognition:DetectFaces 和其他所需 Rekognition API 權限的 AWS 憑證，以便分析你打算處理的資源。

Q2: 我可以使用 Rekognition MCP 伺服器處理本地影像文件嗎？
可以；大多數客戶端支持上傳本地影像進行分析，伺服器可以選擇通過上傳到 S3 或直接透過 API 處理（具體取決於配置和工具）。

Q3: 我如何限制或批准對敏感影像數據的請求？
MCP 工作流程在許多 IDE 和聊天客戶端的工具調用中包括批准步驟；你可以禁用「自動批准」，並在每次分析之前要求手動審查。

Q4: 支援視頻分析嗎？
伺服器專注於核心 Rekognition API，包括影像的標籤和面部檢測；視頻分析的支援可能取決於實施路線圖或伺服器更新。

Q5: Rekognition 的結果會發送給 LLM 嗎？
會。分析結果（標籤、檢測到的面部、文本等）會通過 MCP 客戶端返回給 AI 助手或代理，以便用於上下文相關的回答或自動化進一步的操作。