Skip to content

Latest commit

 

History

History
478 lines (396 loc) · 20.2 KB

README.md

File metadata and controls

478 lines (396 loc) · 20.2 KB

Інтеграція мультимодальності

Мультимодальні застосунки стають дедалі важливішими в штучному інтелекті, забезпечуючи більш насичену взаємодію та виконання складніших завдань. Протокол контексту моделі (MCP) надає основу для створення мультимодальних застосунків, які можуть працювати з різними типами даних, такими як текст, зображення та аудіо.

MCP підтримує не лише текстові взаємодії, а й мультимодальні можливості, дозволяючи моделям працювати з зображеннями, аудіо та іншими типами даних.

Вступ

У цьому уроці ви навчитеся створювати мультимодальний застосунок.

Цілі навчання

До кінця цього уроку ви зможете:

  • Розуміти мультимодальні варіанти
  • Реалізувати мультимодальний застосунок.

Архітектура підтримки мультимодальності

Реалізації MCP для мультимодальності зазвичай включають:

  • Парсери, специфічні для модальності: Компоненти, які перетворюють різні типи медіа у формати, які модель може обробляти.
  • Інструменти, специфічні для модальності: Спеціальні інструменти для роботи з певними модальностями (аналіз зображень, обробка аудіо)
  • Уніфіковане управління контекстом: Система для підтримки контексту між різними модальностями
  • Генерація відповідей: Можливість створювати відповіді, що можуть включати кілька модальностей.

Приклад мультимодальності: Аналіз зображень

У наведеному нижче прикладі ми проаналізуємо зображення та витягнемо інформацію.

Реалізація на 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
        }
    }
}

У попередньому прикладі ми:

  • Створили ImageAnalysisTool, який може аналізувати зображення за допомогою гіпотетичного IImageAnalysisService.
  • Налаштували сервер MCP для обробки більших запитів і підтримки типів контенту зображень.
  • Зареєстрували інструмент аналізу зображень на сервері.
  • Реалізували метод для завантаження зображень за URL та їх аналізу залежно від запитаного типу (об’єкти, текст, обличчя тощо).
  • Повернули структуровані результати у форматі, що відповідає специфікації MCP.

Приклад мультимодальності: Обробка аудіо

Обробка аудіо — ще одна поширена модальність у мультимодальних застосунках. Нижче наведено приклад реалізації інструменту транскрипції аудіо, який може обробляти аудіофайли та повертати транскрипції.

Реалізація на 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");
    }
}

У попередньому прикладі ми:

  • Створили AudioTranscriptionTool, який може транскрибувати аудіофайли.
  • Визначили схему інструменту для прийому або URL, або аудіоданих у форматі base64.
  • Реалізували метод execute для обробки аудіо та транскрипції.
  • Налаштували сервер MCP для обробки мультимодальних запитів, включно з обробкою аудіо та зображень.
  • Зареєстрували інструмент транскрипції аудіо на сервері.
  • Реалізували метод для завантаження аудіофайлів за URL або декодування аудіо у форматі base64.
  • Використали сервіс AudioProcessor для виконання логіки транскрипції.
  • Запустили сервер MCP для прийому запитів.

Приклад мультимодальної відповіді: Генерація мультимодальної відповіді

Реалізація на 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())

Що далі

Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.