图
图像评估-纯净版（MCP&Agent挑战赛）
phoenixdna/zlink-img-evaluator
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更新于 2026-08-23
MCP 服务配置
复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用
{
"mcpServers": {
"gradio": {
"args": [
"mcp-remote",
"https://phoenixdna-img-evaluator-mcp.ms.show/gradio_api/mcp/sse",
"--transport",
"sse-only"
],
"command": "npx"
}
}
}可用工具 （1 个）
该服务在 MCP 协议中暴露的工具，AI 可按需调用
predict 2 个参数
MCP 入口函数：评估本地图片是否满足 prompt。 解析 API JSON 结果，并返回给 Gradio 直接使用。
该工具无需必填参数，直接调用即可
服务介绍
项目简介：
AIGC赛道中经常面对的一个问题是如何评估图片是否满足用户的提示词
这个MCP服务主要利用QwenVL大模型的视觉能力来完成自动化的图像评估
其中包括SC（忠实程度）和PQ（图像质量）的得分，包括一个客观的评语
以及是否通过了机器的标准
部署指南
环境依赖：
Node.js 18+ 或 Python 3.8+（根据实际运行环境选择）
配置说明
参考以下 JSON 配置格式（以 SSE 传输为例）：
json
{
"mcpServers": {
"your-server-name": {
"args": [
"mcp-remote",
"https://phoenixdna-img-evaluator-mcp.ms.show/gradio_api/mcp/sse",
"--transport",
"sse-only"
],
"command": "npx"
}
}
}
使用示例
参数说明：
Args:
image_path (str): 本地图片路径
prompt (str): 用户提供的提示词
Returns:
tuple: (answer, SC_Score, PQ_Score, reason)
"""
