Skip to content

Latest commit

 

History

History
469 lines (387 loc) · 17.5 KB

README.md

File metadata and controls

469 lines (387 loc) · 17.5 KB

Integrare Multi-Modală

Aplicațiile multi-modale devin tot mai importante în AI, permițând interacțiuni mai bogate și sarcini mai complexe. Model Context Protocol (MCP) oferă un cadru pentru construirea aplicațiilor multi-modale care pot gestiona diverse tipuri de date, cum ar fi text, imagini și audio.

MCP suportă nu doar interacțiuni bazate pe text, ci și capabilități multi-modale, permițând modelelor să lucreze cu imagini, audio și alte tipuri de date.

Introducere

În această lecție, vei învăța cum să construiești o aplicație multi-modală.

Obiective de învățare

La finalul acestei lecții, vei putea:

  • Să înțelegi opțiunile multi-modale
  • Să implementezi o aplicație multi-modală.

Arhitectura pentru Suport Multi-Modal

Implementările MCP multi-modale implică de obicei:

  • Parser-e specifice modalităților: Componente care convertesc diferite tipuri de media în formate pe care modelul le poate procesa.
  • Unelte specifice modalităților: Unelte speciale concepute pentru a gestiona modalități specifice (analiza imaginilor, procesarea audio)
  • Management unificat al contextului: Sistem pentru menținerea contextului între diferite modalități
  • Generarea răspunsurilor: Capacitatea de a genera răspunsuri care pot include mai multe modalități.

Exemplu Multi-Modal: Analiza Imaginilor

În exemplul de mai jos, vom analiza o imagine și vom extrage informații.

Implementare C#

using ModelContextProtocol.SDK.Server;
using ModelContextProtocol.SDK.Server.Tools;
using ModelContextProtocol.SDK.Server.Content;
using System.Text.Json;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Generic;

namespace MultiModalMcpExample
{
    // Tool for image analysis
    public class ImageAnalysisTool : ITool
    {
        private readonly IImageAnalysisService _imageService;
        
        public ImageAnalysisTool(IImageAnalysisService imageService)
        {
            _imageService = imageService;
        }
        
        public string Name => "imageAnalysis";
        public string Description => "Analyzes image content and extracts information";
          public ToolDefinition GetDefinition()
        {
            return new ToolDefinition
            {
                Name = Name,
                Description = Description,
                Parameters = new Dictionary<string, ParameterDefinition>
                {
                    ["imageUrl"] = new ParameterDefinition
                    {
                        Type = ParameterType.String,
                        Description = "URL to the image to analyze" 
                    },
                    ["analysisType"] = new ParameterDefinition
                    {
                        Type = ParameterType.String,
                        Description = "Type of analysis to perform",
                        Enum = new[] { "general", "objects", "text", "faces" },
                        Default = "general"
                    }
                },
                Required = new[] { "imageUrl" }
            };
        }
        
        public async Task<ToolResponse> ExecuteAsync(IDictionary<string, object> parameters)
        {
            // Extract parameters
            string imageUrl = parameters["imageUrl"].ToString();
            string analysisType = parameters.ContainsKey("analysisType") 
                ? parameters["analysisType"].ToString() 
                : "general";
              // Download or access the image
            byte[] imageData = await DownloadImageAsync(imageUrl);
            
            // Analyze based on the requested analysis type
            var analysisResult = analysisType switch
            {
                "objects" => await _imageService.DetectObjectsAsync(imageData),                "text" => await _imageService.RecognizeTextAsync(imageData),
                "faces" => await _imageService.DetectFacesAsync(imageData),
                _ => await _imageService.AnalyzeGeneralAsync(imageData) // Default general analysis
            };
            
            // Return structured result as a ToolResponse
            // Format follows the MCP specification for content structure
            var content = new List<ContentItem>
            {
                new ContentItem
                {
                    Type = ContentType.Text,
                    Text = JsonSerializer.Serialize(analysisResult)
                }
            };
            
            return new ToolResponse
            {
                Content = content,
                IsError = false
            };
        }
        
        private async Task<byte[]> DownloadImageAsync(string url)
        {
            using var httpClient = new HttpClient();
            return await httpClient.GetByteArrayAsync(url);
        }
    }
    
    // Multi-modal MCP server with image and text processing
    public class MultiModalMcpServer
    {
        public static async Task Main(string[] args)
        {
            // Create an MCP server
            var server = new McpServer(
                name: "Multi-Modal MCP Server",
                version: "1.0.0"
            );
            
            // Configure server for multi-modal support
            var serverOptions = new McpServerOptions
            {
                MaxRequestSize = 10 * 1024 * 1024, // 10MB for larger payloads like images
                SupportedContentTypes = new[]
                {
                    "image/jpeg",
                    "image/png",
                    "text/plain",
                    "application/json"
                }
            };
            
            // Create image analysis service
            var imageService = new ComputerVisionService();
            
            // Register image analysis tools
            server.AddTool(new ImageAnalysisTool(imageService));
            
            // Register a text-to-image tool
            services.AddMcpTool<TextAnalysisTool>();
            services.AddMcpTool<ImageAnalysisTool>();
            services.AddMcpTool<DocumentGenerationTool>(); // Tool that can generate documents with text and images
        }
    }
}

În exemplul precedent, am:

  • Creat un ImageAnalysisTool care poate analiza imagini folosind un ipotetic IImageAnalysisService.
  • Configurat serverul MCP pentru a gestiona cereri mai mari și pentru a suporta tipuri de conținut imagine.
  • Înregistrat unealta de analiză a imaginilor pe server.
  • Implementat o metodă pentru descărcarea imaginilor de la o adresă URL și analizarea lor în funcție de tipul cerut (obiecte, text, fețe etc.).
  • Returnat rezultate structurate într-un format conform specificației MCP.

Exemplu Multi-Modal: Procesarea Audio

Procesarea audio este o altă modalitate comună în aplicațiile multi-modale. Mai jos este un exemplu despre cum să implementezi o unealtă de transcriere audio care poate gestiona fișiere audio și returna transcrieri.

Implementare Java

package com.example.mcp.multimodal;

import com.mcp.server.McpServer;
import com.mcp.tools.Tool;
import com.mcp.tools.ToolRequest;
import com.mcp.tools.ToolResponse;
import com.mcp.tools.ToolExecutionException;
import com.example.audio.AudioProcessor;

import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Audio transcription tool
public class AudioTranscriptionTool implements Tool {
    private final AudioProcessor audioProcessor;
    
    public AudioTranscriptionTool(AudioProcessor audioProcessor) {
        this.audioProcessor = audioProcessor;
    }
    
    @Override
    public String getName() {
        return "audioTranscription";
    }
    
    @Override
    public String getDescription() {
        return "Transcribes speech from audio files to text";
    }
    
    @Override
    public Object getSchema() {
        Map<String, Object> schema = new HashMap<>();
        schema.put("type", "object");
        
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
        
        Map<String, Object> audioUrl = new HashMap<>();
        audioUrl.put("type", "string");
        audioUrl.put("description", "URL to the audio file to transcribe");
        
        Map<String, Object> audioData = new HashMap<>();
        audioData.put("type", "string");
        audioData.put("description", "Base64-encoded audio data (alternative to URL)");
        
        Map<String, Object> language = new HashMap<>();
        language.put("type", "string");
        language.put("description", "Language code (e.g., 'en-US', 'es-ES')");
        language.put("default", "en-US");
        
        properties.put("audioUrl", audioUrl);
        properties.put("audioData", audioData);
        properties.put("language", language);
        
        schema.put("properties", properties);
        schema.put("required", Arrays.asList("audioUrl"));
        
        return schema;
    }
    
    @Override
    public ToolResponse execute(ToolRequest request) {
        try {
            byte[] audioData;
            String language = request.getParameters().has("language") ? 
                request.getParameters().get("language").asText() : "en-US";
                
            // Get audio either from URL or direct data
            if (request.getParameters().has("audioUrl")) {
                String audioUrl = request.getParameters().get("audioUrl").asText();
                audioData = downloadAudio(audioUrl);
            } else if (request.getParameters().has("audioData")) {
                String base64Audio = request.getParameters().get("audioData").asText();
                audioData = Base64.getDecoder().decode(base64Audio);
            } else {
                throw new ToolExecutionException("Either audioUrl or audioData must be provided");
            }
            
            // Process audio and transcribe
            Map<String, Object> transcriptionResult = audioProcessor.transcribe(audioData, language);
            
            // Return transcription result
            return new ToolResponse.Builder()
                .setResult(transcriptionResult)
                .build();
        } catch (Exception ex) {
            throw new ToolExecutionException("Audio transcription failed: " + ex.getMessage(), ex);
        }
    }
    
    private byte[] downloadAudio(String url) {
        // Implementation for downloading audio from URL
        // ...
        return new byte[0]; // Placeholder
    }
}

// Main application with audio and other modalities
public class MultiModalApplication {
    public static void main(String[] args) {
        // Configure services
        AudioProcessor audioProcessor = new AudioProcessor();
        ImageProcessor imageProcessor = new ImageProcessor();
        
        // Create and configure server
        McpServer server = new McpServer.Builder()
            .setName("Multi-Modal MCP Server")
            .setVersion("1.0.0")
            .setPort(5000)
            .setMaxRequestSize(20 * 1024 * 1024) // 20MB for audio/video content
            .build();
            
        // Register multi-modal tools
        server.registerTool(new AudioTranscriptionTool(audioProcessor));
        server.registerTool(new ImageAnalysisTool(imageProcessor));
        server.registerTool(new VideoProcessingTool());
        
        // Start server
        server.start();
        System.out.println("Multi-Modal MCP Server started on port 5000");
    }
}

În exemplul precedent, am:

  • Creat un AudioTranscriptionTool care poate transcrie fișiere audio.
  • Definit schema uneltei pentru a accepta fie o adresă URL, fie date audio codificate în base64.
  • Implementat metoda execute pentru a gestiona procesarea audio și transcrierea.
  • Configurat serverul MCP pentru a gestiona cereri multi-modale, inclusiv procesarea audio și a imaginilor.
  • Înregistrat unealta de transcriere audio pe server.
  • Implementat o metodă pentru descărcarea fișierelor audio de la o adresă URL sau decodarea datelor audio în base64.
  • Folosit un serviciu AudioProcessor pentru a gestiona logica efectivă a transcrierii.
  • Pornit serverul MCP pentru a asculta cererile.

Exemplu Multi-Modal: Generarea Răspunsurilor Multi-Modale

Implementare Python

from mcp_server import McpServer
from mcp_tools import Tool, ToolRequest, ToolResponse, ToolExecutionException
import base64
from PIL import Image
import io
import requests
import json
from typing import Dict, Any, List, Optional

# Image generation tool
class ImageGenerationTool(Tool):
    def get_name(self):
        return "imageGeneration"
        
    def get_description(self):
        return "Generates images based on text descriptions"
    
    def get_schema(self):
        return {
            "type": "object",
            "properties": {
                "prompt": {
                    "type": "string", 
                    "description": "Text description of the image to generate"
                },
                "style": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["realistic", "artistic", "cartoon", "sketch"],
                    "default": "realistic"
                },
                "width": {
                    "type": "integer",
                    "default": 512
                },
                "height": {
                    "type": "integer",
                    "default": 512
                }
            },
            "required": ["prompt"]
        }
    
    async def execute_async(self, request: ToolRequest) -> ToolResponse:
        try:
            # Extract parameters
            prompt = request.parameters.get("prompt")
            style = request.parameters.get("style", "realistic")
            width = request.parameters.get("width", 512)
            height = request.parameters.get("height", 512)
            
            # Generate image using external service (example implementation)
            image_data = await self._generate_image(prompt, style, width, height)
            
            # Convert image to base64 for response
            buffered = io.BytesIO()
            image_data.save(buffered, format="PNG")
            img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
            
            # Return result with both the image and metadata
            return ToolResponse(
                result={
                    "imageBase64": img_str,
                    "format": "image/png",
                    "width": width,
                    "height": height,
                    "generationPrompt": prompt,
                    "style": style
                }
            )
        except Exception as e:
            raise ToolExecutionException(f"Image generation failed: {str(e)}")
    
    async def _generate_image(self, prompt: str, style: str, width: int, height: int) -> Image.Image:
        """
        This would call an actual image generation API
        Simplified placeholder implementation
        """
        # Return a placeholder image or call actual image generation API
        # For this example, we'll create a simple colored image
        image = Image.new('RGB', (width, height), color=(73, 109, 137))
        return image

# Multi-modal response handler
class MultiModalResponseHandler:
    """Handler for creating responses that combine text, images, and other modalities"""
    
    def __init__(self, mcp_client):
        self.client = mcp_client
    
    async def create_multi_modal_response(self, 
                                         text_content: str, 
                                         generate_images: bool = False,
                                         image_prompts: Optional[List[str]] = None) -> Dict[str, Any]:
        """
        Creates a response that may include generated images alongside text
        """
        response = {
            "text": text_content,
            "images": []
        }
        
        # Generate images if requested
        if generate_images and image_prompts:
            for prompt in image_prompts:
                image_result = await self.client.execute_tool(
                    "imageGeneration",
                    {
                        "prompt": prompt,
                        "style": "realistic",
                        "width": 512,
                        "height": 512
                    }
                )
                
                response["images"].append({
                    "imageData": image_result.result["imageBase64"],
                    "format": image_result.result["format"],
                    "prompt": prompt
                })
        
        return response

# Main application
async def main():
    # Create server
    server = McpServer(
        name="Multi-Modal MCP Server",
        version="1.0.0",
        port=5000
    )
    
    # Register multi-modal tools
    server.register_tool(ImageGenerationTool())
    server.register_tool(AudioAnalysisTool())
    server.register_tool(VideoFrameExtractionTool())
    
    # Start server
    await server.start()
    print("Multi-Modal MCP Server running on port 5000")

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

Ce urmează

Declinare de responsabilitate:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.