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Glama

qwen-vision-mcp

给 Claude Code(或任何支持 MCP 的客户端)挂上 Qwen3-VL 视觉能力的 MCP 服务器。 让纯文本主模型也能 OCR、识别截图 / UI 元素、理解图表。

后端走阿里云百炼(DashScope)的 OpenAI 兼容接口,默认模型 qwen3-vl-235b-a22b-thinking

功能

工具

说明

analyze_image(file_path, prompt, fast)

分析单张本地图片(OCR / UI 识别 / 图表理解)

analyze_images_batch(paths, prompt, fast)

并行分析多张图片

内置 缓存:同一张图 + 同一问题第二次直接秒回(不重复调用 API)。

fast=True 时关闭 thinking(enable_thinking: false):小图/简单任务实测约快 2.4x; 大图收益很小(瓶颈在视觉 token 处理),可保持默认。

Related MCP server: Vison-MCP

安装

需要 Python 3.10+。

cd qwen-vision-mcp
python -m venv .venv
.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt   # Windows
# .venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt          # macOS / Linux

⚠️ requirements.txt 锁定 mcp>=1.2.0,<2不要装 mcp 2.x —— 它移除了 FastMCP,API 完全不兼容。

配置

cp .env.example .env

编辑 .env 填入你的阿里云百炼 API Key 和模型名。.env 已被 .gitignore 排除,不会提交。

注册到 Claude Code

claude mcp add --scope user --transport stdio qwen-vision -- \
  "C:/path/to/qwen-vision-mcp/.venv/Scripts/python.exe" \
  "C:/path/to/qwen-vision-mcp/server.py"

然后 重启 Claude Code(MCP 服务器只在启动时加载)。

注册到 DeepSeek Harness (dsh)

在 profile 的用户补丁层(如 C:\Users\<你>\.dsh\profiles\web\cordis.patch.yml)里新增一条 MCP 客户端插件:

- insert:
    - id: mcp-qwen-vision
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        serverName: qwen-vision
        transport: stdio
        command: 'C:\path\to\qwen-vision-mcp\.venv\Scripts\python.exe'
        args: ['C:\path\to\qwen-vision-mcp\server.py']

⚠️ 必须用 insert: 语法。dsh 的 patch 机制里,普通 id: 条目只用于覆盖已存在的插件行;指向不存在的 id 会被静默跳过(日志里仅一条 warning),插件不加载也不报错——排查时极易忽略。

保存后 dsh 通过 HMR 热重载补丁,无需重启。注册成功后模型会看到 mcp__qwen-vision__analyze_image / mcp__qwen-vision__analyze_images_batch 两个工具。

用法示例

在 Claude Code 会话里直接说:

用 analyze_image 看看 D:\screenshots\ui.png,识别里面的按钮和坐标

用 fast 模式批量分析 imgs/ 下的截图,提取每张的文字

提取这张网页截图里的新闻标题

安全提示

  • API Key 只存在本地 .env不要提交到任何仓库

  • 若 Key 疑似泄露,去百炼控制台吊销重发。

  • 涉及精确信息(价格、数字、坐标)时,请在 prompt 里强调"只按图中可见内容回答,不要推测"。

项目结构

server.py          # MCP 服务器(FastMCP + DashScope OpenAI 兼容接口)
test.py            # 端到端测试(自生成测试图 → 调用分析)
smoke_stdio.py     # MCP stdio 协议冒烟测试
bench.py           # 并行 vs 串行基准测试
requirements.txt
.env.example
docs/setup-notes.md  # 搭建过程、踩坑与性能实测
docs/prompt-templates.md  # 图片识别提示词模板(详/标/简/定向四版 + 调整原则)

License

MIT

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