Skip to content

Latest commit

 

History

History
478 lines (396 loc) · 17.6 KB

README.md

File metadata and controls

478 lines (396 loc) · 17.6 KB

Çok Modlu Entegrasyon

Çok modlu uygulamalar, AI'da giderek daha önemli hale geliyor ve daha zengin etkileşimler ile daha karmaşık görevlerin gerçekleştirilmesini sağlıyor. Model Context Protocol (MCP), metin, görüntü ve ses gibi çeşitli veri türlerini işleyebilen çok modlu uygulamalar geliştirmek için bir çerçeve sunar.

MCP, sadece metin tabanlı etkileşimleri değil, aynı zamanda görüntü, ses ve diğer veri türleriyle çalışabilen çok modlu yetenekleri de destekler.

Giriş

Bu derste, çok modlu bir uygulamanın nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.

Öğrenme Hedefleri

Bu dersin sonunda şunları yapabileceksiniz:

  • Çok modlu seçenekleri anlamak
  • Çok modlu bir uygulama geliştirmek.

Çok Modlu Destek için Mimari

Çok modlu MCP uygulamaları genellikle şunları içerir:

  • Modala Özgü Ayrıştırıcılar: Farklı medya türlerini modelin işleyebileceği formatlara dönüştüren bileşenler.
  • Modala Özgü Araçlar: Belirli modaliteleri (görüntü analizi, ses işleme) ele almak için tasarlanmış özel araçlar.
  • Birleşik Bağlam Yönetimi: Farklı modaliteler arasında bağlamı koruyan sistem.
  • Yanıt Üretimi: Birden fazla modaliteyi içerebilen yanıtlar oluşturabilme yeteneği.

Çok Modlu Örnek: Görüntü Analizi

Aşağıdaki örnekte, bir görüntüyü analiz edip bilgi çıkaracağız.

C# Uygulaması

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
        }
    }
}

Yukarıdaki örnekte şunları yaptık:

  • Hayali bir IImageAnalysisService kullanarak görüntüleri analiz edebilen bir ImageAnalysisTool oluşturduk.
  • MCP sunucusunu daha büyük istekleri işleyebilecek ve görüntü içerik türlerini destekleyecek şekilde yapılandırdık.
  • Görüntü analiz aracını sunucuya kaydettik.
  • Bir URL’den görüntü indirip, istenen türde (nesneler, metin, yüzler vb.) analiz eden bir yöntem uyguladık.
  • MCP spesifikasyonuna uygun biçimde yapılandırılmış sonuçlar döndürdük.

Çok Modlu Örnek: Ses İşleme

Ses işleme, çok modlu uygulamalarda sık kullanılan bir modalitedir. Aşağıda, ses dosyalarını işleyip transkripsiyon döndürebilen bir ses transkripsiyon aracı nasıl oluşturulur örneği verilmiştir.

Java Uygulaması

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");
    }
}

Yukarıdaki örnekte şunları yaptık:

  • Ses dosyalarını yazıya dökebilen bir AudioTranscriptionTool oluşturduk.
  • Aracın şemasını, ya bir URL ya da base64 kodlu ses verisi kabul edecek şekilde tanımladık.
  • Ses işleme ve transkripsiyon için execute metodunu uyguladık.
  • MCP sunucusunu, ses ve görüntü işleme dahil çok modlu istekleri karşılayacak şekilde yapılandırdık.
  • Ses transkripsiyon aracını sunucuya kaydettik.
  • Bir URL’den ses dosyası indiren veya base64 ses verisini çözen bir yöntem uyguladık.
  • Gerçek transkripsiyon mantığını işleyen bir AudioProcessor servisi kullandık.
  • MCP sunucusunu istekleri dinlemeye başlattık.

Çok Modlu Örnek: Çok Modlu Yanıt Üretimi

Python Uygulaması

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())

Sonraki Adımlar

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri servisi Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba gösterilse de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu oluşabilecek yanlış anlamalar veya yorum hatalarından sorumlu değiliz.