摘要：还在玩纯文本对话的AI Agent？现在的智能硬件已经进化到“多模态”交互了！本文将带你体验如何通过 MCP (Model Context Protocol) 协议，让你手中的小智设备（基于ESP32）瞬间获得“视觉”能力，不仅能听会说，还能通过借用手机/电脑摄像头“看”懂真实世界。

---

🤖 引言：当智能体有了“眼睛”

对于大多数 AI 硬件爱好者来说，ESP32 并不陌生。但受限于算力和外设，让一个几十块钱的开发板跑视觉模型几乎是不可能的。通常我们只能做语音交互。

但是，MCP (Model Context Protocol) 改变了玩法。

通过小智 MCP 架构，我们将“视觉采集”和“视觉推理”解耦：

• 采集端：利用算力更强、自带摄像头的手机或电脑浏览器。
• 推理端：利用云端强大的多模态大模型（OpenAI, Gemini, GLM-4V, Qwen-VL）。
• 交互端：你手里的小智设备。

结果就是：你的小智设备，通过“借眼”，看见了世界。

🛠️ 技术原理：它是怎么工作的？

这就好比给你的硬件外挂了一副“远程眼镜”：

1. 视觉输入 (The Eye)：用户在网页端（PC或手机）开启摄像头预览。图像数据通过 WebSocket 实时传输。
2. 大脑处理 (The Brain)：MCP 服务器接收图像，调用配置好的视觉大模型（如智谱 GLM-4V 或 GPT-4o）进行分析。
3. 结果反馈 (The Voice)：分析结果转化为自然语言，实时推送到你的小智设备上，通过 TTS 播报出来。

整个过程延迟极低，体验就像设备真的长了眼睛一样。

🚀 实战场景：它能干什么？

有了视觉，玩硬件的想象力瞬间打开了：

1. 📚 随身作业辅导

把手机摄像头对准孩子的数学作业，按下小智的对话键：“这道题怎么做？”
它不仅能通过 OCR 识别题目，还能调用大模型给出解题步骤。

2. 👗 穿搭/审美顾问

对着电脑摄像头展示你的新衣服，问小智：“这件衣服适合今天的面试吗？”
它会根据颜色、款式给出专业的穿搭建议。

3. 🥗 饮食健康分析

正在减肥？吃饭前让它看一眼你的餐盘：“这顿饭热量超标吗？”
它可以识别食物种类（比如炸鸡 vs 西兰花），并估算卡路里。

4. 🧩 万能识别器

在路上看到不认识的花草、电子元件？扫一眼，它就是百科全书。

💻 快速上手教程

想要体验这个功能，你不需要购买任何新的摄像头模块，只需要你手里的小智设备和一台联网的电脑/手机。

第一步：绑定“视觉理解”服务

1. 登录 小智网页控制台 (imcp.pro)。
2. 进入你的智能体详情页。
3. 在 MCP 列表中找到 “视觉理解 (Visual Understanding)”，点击 绑定。

第二步：开启“天眼”

1. 绑定成功后，在控制台点击 “视觉理解” 按钮。
2. 点击 “开启摄像头预览”（记得允许浏览器使用摄像头权限）。
3. 保持这个网页开启（不要关闭），此时你的设备就已经“睁开”了眼睛。

第三步：开始对话

举起你的设备，对着它说：

• “你现在看到了什么？”
• “帮我看看这个代码怎么写？”
• “这盆花缺水吗？”

📝 开发者硬核视角

如果你是开发者，你会对这个 MCP 提供的 Tool 感兴趣。视觉 MCP 暴露了以下工具供 Agent 调用：

• capture_and_analyze: 通用视觉分析，最常用的入口。
• solve_problem: 专门针对逻辑/数学题的 Prompt 优化。
• analyze_diet: 输出 JSON 格式的饮食数据，方便对接健康 App。
• generate_social_media_post: 甚至能直接帮你写好发朋友圈的文案。

支持的模型后端非常丰富，包括但不限于：

• OpenAI (GPT-4 Vision)
• Zhipu AI (GLM-4V)
• Alibaba (Qwen-VL)
• Google (Gemini Pro Vision)

这意味着你可以根据成本和效果，灵活切换“大脑”。

---

🔗 总结

多模态交互是 AI 硬件的未来。通过 MCP 协议，我们无需升级硬件即可解锁视觉能力，这绝对是 ESP32 玩家和 AI 爱好者不容错过的玩法。

赶紧拿起你吃灰的小智设备，去试试“看”世界的感觉吧！

相关链接

• 小智 IMCP 官网
• 演示视频 (Bilibili)