前言：

本文教你如何用最短的Python代码，就能协同大语言模型和文字识别两大功能，实现出一个简单的图像分析系统。

项目逻辑：系统接收用户一个图像和一段文字为输入，系统处理时先调用文字识别技术，识别图像中的文字，然后结合用户输入的文字，一起给大语言模型作为整体输入，大语言模型推理并回答。

其中，MCP（模型上下文协议）服务给予了大模型调用外部接口的能力。

本项目用最小Python代码量的智能体实现demo——实现LLM（大语言模型）调用OCR（光学字符识别，简称OCR，通俗理解为文字识别）功能。学会了此方法，可扩展成各类现代智能体，例如RAG、表格提取工具...

一、环境配置

1.在cmd/Anaconda Prompt中输入下列代码，建立本项目虚拟环境：

conda create -n mcp python=3.10

2.输入以下代码激活该环境    

3.进入项目路径中，输下面代码，安装所需依赖包

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

二、配置大模型调用的来源——Ollama，并下载大模型

1.在 https://ollama.com/  下载ollama并安装

2.打开ollama客户端，右键单击，选择"open ollama"

点击setting，修改model localtion（默认为c盘），即修改模型将会被下载的路径；

3.拉取模型：打开cmd/Anaconda Prompt，输入下面代码就可直接自动下载并调用模型：

ollama run qwen3:1.7b

（此时在ollama客户端也可选你刚刚拉取的1.7b的模型啦）

三、代码实现

本项目需实现兼备前后端的Python代码，Python代码主要应分布成三个文件：

client.py 为客户端代码；

service.py为服务代码，需要将服务代码的路径作为参数传给客户端；

app.py为前端代码，实现给用户看的前端图形化界面。

源代码我已经写好，需从https://github.com/Frosty-Jackal/MCPDemo.git下载

项目架构是什么？

1、运行后端服务器

激活环境后，在项目路径下运行：

python client.py service.py --image d:\workspace\code\mcp\image.png --query 帮我总结一下这张图像

其中：

--image为需要识别的图像路径

--query为你对大模型提的问题

发现后端的大语言模型和OCR技术协作良好！

2、然后就可运行针对用户的图形化前端界面

命令行输入并运行：

streamlit run app.py

自动跳转到浏览器

成功啦。

结语：我们成功实现了一个有后端服务器代码，前端界面代码，能够接受用户输入图像和询问文字，并先调用OCR，再传入LLM的图像分析系统。

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