Каталог MCP
idea-research/dino-x-mcp

idea-research/dino-x-mcp

MCP сервер DINO-X на базе моделей DINO-X и Grounding DINO даёт точное обнаружение объектов и понимание сцен для мультимодальных приложений. Полезен разработчикам визуальных агентов и пайплайнов автоматизации. Поддерживает STDIO и HTTP.

README

4 инструмента

Версии

Установить сервер

DINO-X MCP Server

English | 中文

DINO-X Official MCP Server — powered by the DINO-X and Grounding DINO models — brings fine-grained object detection and image understanding to your multimodal applications.

Why DINO-X MCP?

With DINO-X MCP, you can:

Fine-Grained Understanding: Full image detection, object detection, and region-level descriptions.
Structured Outputs: Get object categories, counts, locations, and attributes for VQA and multi-step reasoning tasks.
Composable: Works seamlessly with other MCP servers to build end-to-end visual agents or automation pipelines.

Transport Modes

DINO-X MCP supports two transport modes:

Feature	STDIO (default)	Streamable HTTP
Runtime	Local	Local or Cloud
Transport	Standard I/O	HTTP (streaming responses)
Input source	`file://` and `https://`	`https://` only
Visualization	Supported (saves annotated images locally)	Not supported (for now)

Quick Start

1. Prepare an MCP client

Any MCP-compatible client works, e.g.:

Инструменты были проиндексированы: 09.09.2026

detect-all-objects

Анализирует изображение для обнаружения всех распознаваемых объектов, возвращая категорию, количество, координаты и подробные описания для каждого объекта.

Параметры

imageFileUristringобязательный
URI of the input image. Preferred for remote or local files. Must start with 'https://' or 'file://'.
includeDescriptionbooleanобязательный
Whether to return a description of the objects detected in the image, but will take longer to process.

detect-human-pose-keypoints

Обнаруживает 17 ключевых точек для каждого человека на изображении, поддерживая анализ позы и движений тела.

Параметры

imageFileUristringобязательный
URI of the input image. Preferred for remote or local files. Must start with 'https://' or 'file://'.
includeDescriptionbooleanобязательный
Whether to return a description of the objects detected in the image, but will take longer to process.

detect-objects-by-text

Анализирует изображение на основе текстового запроса, чтобы определить и подсчитать конкретные объекты, и возвращает подробные описания объектов и их 2D-координаты.

Параметры

imageFileUristringобязательный
URI of the input image. Preferred for remote or local files. Must start with 'https://' or 'file://'.
includeDescriptionbooleanобязательный
Whether to return a description of the objects detected in the image, but will take longer to process.
textPromptstringобязательный
Nouns of target objects (English only, avoid adjectives). Use periods to separate multiple categories (e.g., 'person.car.traffic light').

visualize-detection-result

Визуализирует результаты обнаружения, рисуя ограничивающие рамки и метки на исходном изображении. Изображения сохраняются в каталог, указанный переменной окружения IMAGE_STORAGE_DIRECTORY.

Параметры

boxThicknessnumber
Thickness of bounding box lines (default: 4)
detectionsobject[]обязательный
Array of detection results with name and bbox information.
fontSizenumber
Font size for labels (default: 24)
imageFileUristringобязательный
URI of the input image. Preferred for remote or local files. Must start with 'https://' or 'file://'.
showLabelsboolean
Whether to show category labels (default: true)

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "@deepdataspace/dinox-mcp"
  ],
  "env": {
    "DINOX_API_KEY": "your-api-key-here",
    "IMAGE_STORAGE_DIRECTORY": "/path/to/your/image/directory"
  }
}

Нужен npx

Сервер запускается через npx
Без него ничего работать не будет.

Как установить npx

FAQ

Что он умеет?

Сервер распознаёт все объекты на изображении, возвращает категории, количество, координаты и описания. По текстовому запросу находит нужные объекты, считает их и выдаёт детальные описания с 2D-координатами. Определяет позы людей, возвращая 17 ключевых точек для каждого человека. Рисует ограничивающие рамки и подписи, сохраняет размеченные изображения в указанную директорию.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #177
Звезд на Github: 110
Форков на Github: 10
Загрузок: 660
Язык реализации: TypeScript
Лицензия: Apache-2.0
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 09.09 в 00:06
Идентификатор: PnLx0lWC9ieACxVg
Категории: Визуализация данных, ИИ и машинное обучение, Обработка изображений и видео

Похожие MCP-сервера

hustcc/mcp-echarts

MCP сервер для генерации диаграмм и визуализации данных на базе Apache ECharts. Поддерживает все опции ECharts, экспорт в png/svg/option и интеграцию с MinIO. Лёгкий и безопасный — всё генерируется локально. Идеально подходит разработчикам, работающим с ИИ-помощниками для быстрого создания интера...

antv/mcp-server-chart

официальный

MCP-сервер на базе AntV, который через инструменты модели создаёт более 26 видов графиков и карт. Интегрируется с Claude, VSCode и другими AI-клиентами, полезен для визуализации данных и анализа пр...

stabgan/openrouter-mcp-multimodal

Мультимодальный MCP-сервер для анализа и генерации текста, изображений, аудио и видео. Интегрируется с Claude Desktop, Cursor и другими клиентами через OpenRouter, давая доступ к 300+ моделям. Вклю...

albertnahas/icogenie-mcp

MCP сервер @icogenie/mcp дает AI-агентам генерировать SVG-иконки по тексту. Помогает разработчикам быстро создавать иконки для интерфейсов в Claude. Поддерживает пакетную работу, библиотеку и ежедневные кредиты.

Amazon Bedrock Nova Canvas

MCP сервер для генерации изображений через Amazon Bedrock и модель Nova Canvas. Создает качественные картинки по тексту, поддерживает негативные промпты, настройку разрешения и seed. Полезен разработчикам AI-решений на AWS.

tan-yong-sheng/ai-vision-mcp

MCP-сервер для ИИ-анализа изображений и видео через Google Gemini и Vertex AI. Поддерживает детекцию объектов, дизайн-аудит с WCAG-проверкой, сравнение снимков и анализ YouTube-роликов. Пригодится ...