glm4v-mcp
glm4v-mcp
Инкапсулирует визуальную модель GLM-4V от Zhipu в сервер MCP, позволяя анализировать изображения с помощью инструмента analyze_image (поддерживает локальные пути к изображениям или Data URL).
Опубликован в npm: glm4v-mcp
Использует стандартный протокол Model Context Protocol, совместим с любыми клиентами, поддерживающими MCP
Возможности
🖼️ Анализ изображений: инструмент
analyze_image, поддерживает локальные пути к изображениям и Data URL🧠 Визуальная модель GLM-4V: по умолчанию
glm-4v-flash(бесплатно), можно переключить через переменную окружения🔌 Два режима передачи:
stdio(процесс запускается напрямую, рекомендуется) иhttp(Streamable HTTP, поддерживает удалённое развёртывание)🌐 Удалённый доступ: после развёртывания в режиме HTTP на сервере к нему могут подключаться MCP-клиенты из локальной сети или интернета
Related MCP server: Look At Pic MCP
Требования к окружению
Node.js ≥ 20
API-ключ Zhipu (получить на портале разработчика), модель по умолчанию
glm-4v-flash
Настройка API-ключа
Выберите один из трёх способов (приоритет: заголовок запроса > переменная окружения > .env):
# 方式一:请求头(每次请求传入,支持不同客户端用不同 key)
# 在 MCP 客户端配置中加 headers(见下方「使用 MCP」章节)
# 方式二:环境变量
export ZHIPU_API_KEY=你的key
# 方式三:在启动目录创建 .env
ZHIPU_API_KEY=你的keyСписок переменных окружения
Переменная | Значение по умолчанию | Описание |
| — | Обязательно (при настройке сервера), API-ключ Zhipu |
|
| Порт прослушивания сервера |
|
| Имя модели Zhipu, можно заменить на |
Способы развёртывания
Способ 1: Запуск через npx (самый быстрый)
# stdio 模式(推荐):由 MCP 客户端直接拉起进程,无需手动启动
npx glm4v-mcp --stdio
# http 模式:手动启动,服务监听在 http://localhost:30002/mcp
npx glm4v-mcpПеременная окружения MCP_TRANSPORT=stdio эквивалентна параметру --stdio.
Способ 2: Запуск из исходного кода
git clone https://github.com/1340896123/glm4v-mcp.git
cd glm4v-mcp
npm install
npm start # 或 node glm4v-mcp.mjsСпособ 3: Развёртывание в Docker
Сборка и запуск локально:
docker build -t glm4v-mcp .
docker run -d -p 30002:30002 -e ZHIPU_API_KEY=你的key --name glm4v-mcp glm4v-mcpСпособ 4: Развёртывание на удалённом сервере (доступ из интернета)
Подходит для размещения сервиса на облачном сервере, чтобы MCP-клиенты на устройствах в локальной сети или интернете могли подключаться.
# 1. 服务器上安装 Node.js ≥ 20 或 Docker,然后任选方式一/二/三启动
# 2. 确保防火墙放行端口:
ufw allow 30002/tcp # Ubuntu 防火墙示例
# 3. 验证本机可访问:
curl -X POST http://localhost:30002/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json, text/event-stream" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'Рекомендуется использовать менеджер процессов для постоянной работы сервиса
# pm2 方式
npm i -g pm2
pm2 start glm4v-mcp.mjs --name glm4v-mcp
pm2 save && pm2 startup
# 或 systemd(Linux)方式:/etc/systemd/system/glm4v-mcp.service
# [Service]
# ExecStart=/usr/bin/node /opt/glm4v-mcp/glm4v-mcp.mjs
# Restart=always
# Environment=ZHIPU_API_KEY=你的key
# [Install]
# WantedBy=multi-user.targetИспользование MCP (подключение клиента)
Claude Code (режим stdio, рекомендуется)
Не требуется вручную запускать сервис — Claude Code автоматически запустит процесс.
Способ 1: Конфигурация на уровне проекта .mcp.json (рекомендуется: ключ привязан к конфигурации, .env из каталога запуска не требуется)
Создайте .mcp.json в корне проекта:
{
"mcpServers": {
"glm4v": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "glm4v-mcp", "--stdio"],
"env": {
"GLM_MODEL": "glm-4.6v-flash",
"ZHIPU_API_KEY": "你的key"
}
}
}
}Переменные в блоке
envпередаются процессу как переменные окружения, их приоритет выше, чем у файла.env(dotenv не перезаписывает уже существующие переменные окружения)..mcp.jsonсодержит API-ключ; рекомендуется добавить его в.gitignore, чтобы ключ не попал в репозиторий.
Способ 2: Регистрация через командную строку
claude mcp add glm4v -- npx -y glm4v-mcp --stdio
# 查看连接状态
claude mcp list
# 重启会话后即可使用,或在会话中执行 /mcp 查看Claude Code (режим http, локально)
Сначала запустите сервис, затем зарегистрируйте:
npx glm4v-mcp # 启动服务(保持运行)
# 注册(一次即可,配置写入 ~/.claude.json)
claude mcp add --transport http glm4v http://localhost:30002/mcpClaude Code (режим http, удалённый сервер)
Когда сервис развёрнут на сервере (например, http://192.168.1.100:30002/mcp), локально запускать сервис не нужно:
claude mcp add --transport http glm4v http://192.168.1.100:30002/mcpДругие MCP-клиенты (Claude Desktop / Cursor и др.)
Режим stdio (claude_desktop_config.json для Claude Desktop):
{
"mcpServers": {
"glm4v": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "glm4v-mcp", "--stdio"],
"env": {
"GLM_MODEL": "glm-4.6v-flash",
"ZHIPU_API_KEY": "你的key"
}
}
}
}Режим http (клиенты, поддерживающие HTTP, такие как Claude Desktop / Cursor):
{
"mcpServers": {
"glm4v": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:30002/mcp"
}
}
}Для удалённого сервера замените url на адрес сервера.
Передача API-ключа через заголовок запроса (опционально)
Если на сервере не настроен ZHIPU_API_KEY, его можно передать через headers в конфигурации клиента (сервер будет использовать ключ из заголовка с более высоким приоритетом):
{
"mcpServers": {
"glm4v": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:30002/mcp",
"headers": {
"ZHIPU_API_KEY": "你的key"
}
}
}
}Командная строка (Claude Code):
claude mcp add --transport http glm4v http://localhost:30002/mcp \
--header "ZHIPU_API_KEY=你的key"Примечание:
ZHIPU_API_KEY— это имя HTTP-заголовка; сервер Node.js читает его какzhipu_api_key(в нижнем регистре), клиент отправляет как есть.
Инструмент: analyze_image
Параметр | Тип | Обязателен | Описание |
| string | Да | Локальный путь к изображению или Data URL вида |
| string | Нет | Вопрос к изображению, по умолчанию «Опишите это изображение» |
Поддерживаемые локальные форматы изображений: png / jpg / jpeg / webp / gif.
Часто задаваемые вопросы
1. Не удаётся подключиться / ошибка ECONNREFUSED
Сервис не запущен или указан неверный порт. Убедитесь, что сначала запущен npx glm4v-mcp (или контейнер Docker), и что MCP_PORT совпадает с портом в URL регистрации.
2. Ошибка 401 при вызове
ZHIPU_API_KEY отсутствует или недействителен. Проверьте, загружен ли .env при запуске сервиса (сервис должен запускаться в каталоге с .env), или задайте ключ напрямую в переменной окружения.
3. Сервис должен работать постоянно В режиме передачи HTTP клиент подключается к порту в реальном времени; при остановке сервиса инструмент сразу становится недоступен. В production используйте pm2 / systemd / Docker для постоянной работы.
4. В режиме stdio ключ не загружается
Процесс в режиме stdio запускается клиентом (например, npx), поэтому .env должен находиться в каталоге запуска клиента. Самый надёжный способ: указать ZHIPU_API_KEY непосредственно в блоке env конфигурации клиента (.mcp.json / claude_desktop_config.json) — как в примерах выше; ключ привязан к конфигурации и не зависит от каталога запуска.
5. Удалённый доступ — тайм-аут
Убедитесь, что группа безопасности / брандмауэр облачного сервера разрешают нужный порт, и что клиент может ping сервер.
Лицензия
MIT
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityBmaintenanceEnables image understanding using Doubao vision models via MCP, supporting local file paths and URLs with customizable prompts.1330MIT
- Flicense-qualityBmaintenanceEnables image analysis using GLM-4V multimodal model, supporting local files and base64 images with optional custom prompts.
- Alicense-qualityCmaintenanceEnables analysis of local images through Kimi (Moonshot AI) vision models via the MCP protocol, supporting features like OCR and long context understanding.65MIT
- Alicense-qualityBmaintenanceEnables image analysis via OpenAI-compatible vision APIs, supporting local files, URLs, and base64 inputs with intelligent tiling for high-resolution images. Provides a secure, configurable MCP stdio server for structured vision analysis.1,2641MIT
Related MCP Connectors
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Generate images and video on Google Flow (Veo, Nano Banana) from any MCP client
Generate images with any major model — one API key, one prepaid balance, one MCP.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/1340896123/glm4v-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server