World Monitor
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MCP Yolo
概要
作者による説明（英語の原文）
An MCP server providing zero-shot object detection and segmentation using Ultralytics YOLOE.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi2項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況iとても新しい↓ 28/週 · ★ 1
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: その他
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
インストールの前に
- 基本チェック：2項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
どのアプリを使っていますか？
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"yolo": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-yolo"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add yolo -- uvx mcp-yoloまたは、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"yolo": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-yolo"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"yolo": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-yolo"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
使えるアプリ
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月10日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント rjn32s で確認済みです
- ! 注意
今もメンテナンスされている
コードの最終更新：9 か月前（6か月以上前）
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
その他のほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの19098件のうち82%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの19098件のうち2%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの19098件のうち13%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
MCP Yoloは安全ですか？
当てはまる基本チェック2項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか？
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか？
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。
今もメンテナンスされていますか？
GitHubリポジトリの最終更新は9 か月前、最新バージョン（0.1.2）がレジストリに届いたのは9 か月前です。
どのアプリで使えますか？
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
代わりに使えるものは？
同じカテゴリには：World Monitor, Claude Flow, Tldraw
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i
Claude Flow
AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.
パソコンで動く
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
MCP-YOLO
mcp-name: io.github.rjn32s/mcp-yolo
MCP-YOLO is an agent-first development platform that provides Zero-Shot Object Detection and Segmentation as a Model Context Protocol (MCP) server. Powered by Ultralytics YOLOE, it enables developers and AI agents to detect and segment objects using arbitrary text prompts without retraining.
Key Features
- Zero-Shot Detection: Detect any object using natural language (e.g., "the blue coffee cup next to the spoon").
- Instance Segmentation: Precise polygon masks for discovered objects.
- Flexible Image Inputs: Supports local file paths, remote URLs, and Base64 encoded strings.
- Agent Optimized: Includes custom "Skills" for autonomous deployment and benchmarking.
YOLOE Performance Reference
YOLOE builds upon the latest YOLO architectures (like YOLO11 and YOLO26) to provide state-of-the-art open-vocabulary performance.
| Model | Based On | mAP (COCO) | Speed (T4/ms) | Params (M) |
|---|---|---|---|---|
| YOLOE26-N | YOLO26-N | 40.9 | 1.7 | ~3.0 |
| YOLOE26-S | YOLO26-S | 48.6 | 2.5 | ~10.0 |
| YOLOE26-L | YOLO26-L | 55.0 | 6.2 | ~40.0 |
| YOLOE-L | YOLO11-L | ~52.0 | ~5.0 | ~26.0 |
*Note: Performance varies depending on the hardware and input resolution. mcp-yolo uses yoloe-26l-seg.pt by default for high precision.*
Quick Start
Installation
uv pip install mcp-yoloRunning the Server
uv run mcp-yoloMCP Tools
detect_objects
Performs zero-shot detection.
- Arguments:
image_source(str): Path, URL, or Base64.classes(list[str], optional): Custom text prompts to detect.
segment_objects
Performs zero-shot instance segmentation.
- Arguments:
image_source(str): Path, URL, or Base64.classes(list[str], optional): Custom text prompts to segment.
Publishing
This project is configured for automated PyPI publishing. See the pypi_setup_guide.md for details.