Skip to main content
Glama

vision-mcp

阿里云百炼 DashScope(Qwen-VL) をベースとしたビジョンMCPサーバーです。MCPプロトコルを介して、Claude Code、Trae、CodeBuddyなどのクライアントに画像認識機能を提供します。

機能

  • analyze_image — 汎用画像解析(ローカルファイルパス / 公開URL / data URL に対応)

  • screenshot_analyze — UI / 画面スクリーンショット解析

Related MCP server: image-mcp

対応モデル

モデル

説明

qwen-vl-max

最も効果的で、複雑な画像理解に最適

qwen-vl-plus

効果と速度のバランス(デフォルト)

qwen2.5-vl-72b-instruct

72B 命令追従

qwen2.5-vl-7b-instruct

7B 軽量高速

クイックスタート

1. 依存関係のインストール

python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\pip install -r requirements.txt
# Linux / macOS
.venv/bin/pip install -r requirements.txt

2. API Key の設定

プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成します(MCPサーバー起動時に自動的に読み込まれます):

DASHSCOPE_API_KEY=sk-你的密钥

申請先:阿里云百炼控制台

3. 起動

# Windows
.venv\Scripts\python vision_mcp_server.py
# Linux / macOS
.venv/bin/python vision_mcp_server.py

対応モデルの一覧表示:

python vision_mcp_server.py --list

MCP クライアントへの接続

クライアントの MCP 設定(mcp.json または .mcp.json など)に以下を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "vision": {
      "command": "/path/to/vision-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/vision-mcp/vision_mcp_server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

テスト

# 协议冒烟测试(无需 API Key)
.venv/bin/python smoke_test.py

# 真实调用测试(需配置 API Key,使用本地测试图)
.venv/bin/python live_test.py

注意

  • DashScope サーバーが海外の公開画像 URL をダウンロードする際にタイムアウトする可能性があります。ローカルファイルパスまたは国内からアクセス可能なURLを使用することをお勧めします。

  • API Key は .env ファイルで提供され、設定ファイルには書き込まれません。

License

MIT

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Multi-model vision understanding MCP server that provides unified image analysis for AI assistants without native vision, supporting models like GLM-4.6V, DeepSeek-OCR, Qwen3-VL-Flash, and more.
    1
    529 npm
    115
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server that adds Qwen3-VL vision capabilities to Claude Code or any MCP client, enabling OCR, UI/screenshot recognition, and chart understanding. It provides tools for analyzing single or batch images via DashScope's OpenAI-compatible API, with caching and fast mode.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server that provides a 'borrowed eye' for text-only LLMs, enabling them to identify and describe local images via the Qwen VL vision model, including face recognition, scene description, OCR, and targeted visual questioning.
    7 npm
    Apache 2.0