用途：在 FiftyOne 数据集上运行 ML 模型推理，覆盖检测、分类、分割和嵌入生成等任务，并通过 App 与视图查看结果。
主要能力：发现运行时可用模型；支持内置模型（Zoo）、插件算子、远程注册模型三类来源；支持多模型多次推理并使用不同标签字段；可对比真值与预测。
必要用法：先 list_datasets() 确认数据集存在，不存在则先用数据集导入技能；用 set_context(dataset_name="my-dataset") 设上下文；用 launch_app(dataset_name="my-dataset") 启动 App，推理算子必须在 App 运行时执行；推理前向用户确认模型与标签字段名；完成后 close_app()。
内置模型示例：先 get_operator_schema(operator_uri="@voxel51/zoo/apply_zoo_model") 获取实时模型列表，再 execute_operator(operator_uri="@voxel51/zoo/apply_zoo_model", params={"tab": "BUILTIN", "model": "<model-name-from-schema>", "label_field": "predictions"})。插件算子用 list_operators(builtin_only=False) 查找并检查 schema；远程模型先 foz.list_zoo_model_sources()，再用 tab 为 REMOTE 并填 source。
限制与排查：不要硬编码模型列表，必须每次获取实时列表；不要覆盖真值字段，预测用新字段名；依赖缺失时响应会给出 missing_package 与 install_command（如 pip install <package>），安装后需重启 MCP 服务器；推理慢可换小模型或先过滤视图；内存不足可减小批次、换小模型或分块处理。官方未提供收费、价格与平台信息。