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MCP Server · AI代理

ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server

基于ddddocr库的MCP服务器,提供高级文本OCR、对象检测和滑块匹配功能,适用于验证码识别场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonAI代理工作流自动化

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作者 / 组织
ymeng98
提供方
ymeng98

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MCP World

选型结论

ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

ddddocr验证码识别MCP服务器

一个强大的MCP服务器,使用ddddocr库进行验证码识别,提供高级文本OCR、对象检测和滑块匹配功能。

特性

  • 🔤 文本OCR识别 -从验证码图像中识别文本内容
  • 🎯 目标检测 -检测验证码图像中的目标对象
  • 🔄 滑块匹配 -高精度匹配滑块验证码位置
  • ⚡ 高性能 -基于ONNX运行时构建,实现快速处理
  • 🔌 MCP兼容 -与模型上下文协议完全兼容

安装与使用

来自Smithery(推荐)

  1. 访问 Smithery.ai
  2. 搜索“dddddocr-captcha-recognition-ymeng98”
  3. 一键安装到您的AI工具链

地方发展

# Clone and setup
git clone 
cd ddddocr-captcha
npm install

# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run development server
npm run dev

可用工具

ocr_recognize

从验证码图像中识别文本内容。

参数:

  • image_base64 (可选):Base64编码图像数据
  • image_path (可选):图像文件的路径

detect_objects

检测验证码图像中的目标对象。

参数:

  • image_base64 (可选):Base64编码图像数据
  • image_path (可选):图像文件的路径

match_slider

匹配滑块验证码位置。

参数:

  • target_base64 (可选):目标图像base64编码
  • background_base64 (可选):背景图像base64编码
  • target_path (可选):目标图像文件路径
  • background_path (可选):背景图像文件路径

health_check

检查ddddocr服务运行状况。

技术栈

  • 核心认可:ddddocr库
  • 图像处理:OpenCV,枕头
  • 协议:模型上下文协议(MCP)
  • 运行时:TypeScript(Node.js)+Python后端
  • 模型:基于ONNX的神经网络

许可证

MIT许可证

支持

有关问题和疑问,请访问我们的GitHub存储库或联系维护人员。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

验证码识别Python本地部署OCR对象检测滑块匹配MCP协议

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

ddddocr CAPTCHA Recognition MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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