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Vision MCP for Reasonix

by Dellety
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👁️ Vision MCP for Reasonix

License: MIT Node.js MCP

给 DeepSeek 的 Reasonix 补上视觉。

Reasonix 是 DeepSeek 原生的终端编码 agent，推理强但没有眼睛。 本项目是一个 MCP Server，把智谱 GLM-4.6V（或任何 OpenAI 兼容视觉模型）的图像/视频理解能力，作为工具暴露给 Reasonix —— 截图分析、UI 对比、OCR、视频解读，各司其职。

基于 Loveacup/vision-mcp-server（MIT）改造，感谢原作者。

工作原理 · 快速开始 · 部署到其它电脑 · Profile 预设 · 工具

💡 工作原理

┌──────────────┐   MCP/stdio    ┌──────────────────────────┐   HTTPS/Bearer   ┌─────────────────┐
│   Reasonix   │ ◄────────────► │  Vision MCP for Reasonix │ ───────────────► │ 智谱 GLM-4.6V    │
│ (DeepSeek)   │                │   (本机 node 进程)        │                  │ open.bigmodel.cn│
└──────────────┘                └──────────────────────────┘                  └─────────────────┘
                                         │
                                         ▼
                                 ┌──────────────┐
                                 │ 本地文件系统   │  (图片/视频 → base64)
                                 └──────────────┘

  • DeepSeek 负责代码推理与任务编排。

  • 遇到截图/UI/图片时，Reasonix 自动调用 vision MCP 的工具，由 GLM-4.6V 提供视觉理解。

  • 本地文件会被自动转成 base64 data URI，对 Reasonix 完全透明。

Related MCP server: Vision MCP

🚀 快速开始

1. 安装

git clone https://github.com/Dellety/vision-mcp-for-reasonix.git
cd vision-mcp-for-reasonix
npm install && npm run build

2. 配置

创建 .env（最简：选 profile + 填 key）：

VISION_PROFILE=zhipu                       # 智谱 GLM-4.6V，国内联网 API
VISION_API_KEY=你的智谱key                  # https://open.bigmodel.cn 控制台获取

API Key 只走环境变量，不要写入任何提交到仓库的文件。

profile

供应商

默认模型

zhipu (推荐)

智谱 BigModel

glm-4.6v-flashx（glm-4.6v-flash 免费）

openai

OpenAI

gpt-4o

qwen

阿里通义千问 VL

qwen-vl-max

local (默认)

本地模型

Qwen3-VL-32B（端点 localhost:8000）

换模型不换供应商：加 VISION_MODEL=glm-4.6v-flash。 完全换端点：加 VISION_BASE_URL=...，或直接换 VISION_PROFILE。

3. 接入 Reasonix

把以下配置加入 Reasonix 的 MCP 配置（位置见 Reasonix 文档）：

{
  "mcpServers": {
    "vision": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/vision-mcp-for-reasonix/dist/index.js"],
      "env": {
        "VISION_PROFILE": "zhipu",
        "VISION_API_KEY": "你的智谱key"
      }
    }
  }
}

启动 Reasonix，让它分析一张本地图片即可验证。启动日志应为： Vision MCP for Reasonix started (profile: zhipu, model: glm-4.6v-flashx, ...)

📦 部署到其它电脑

面向「目标机可直连公网」的场景，提供 tar 包一键部署（不发布 npm）。

源机打包：

npm run pack
# → dist/vision-mcp-for-reasonix-deploy-v1.1.0.tar.gz

目标机安装：

tar xzf vision-mcp-for-reasonix-deploy-v1.1.0.tar.gz -C ~
cd ~/vision-mcp-for-reasonix
npm ci --omit=dev              # 只装 2 个生产依赖（sdk + zod），秒级完成
./scripts/health-check.sh      # 自检：node 版本 / 依赖 / key / 端点可达

然后把上面的 Reasonix 配置指向 ~/vision-mcp-for-reasonix/dist/index.js，填 key，重启即可。

生产依赖仅 @modelcontextprotocol/sdk + zod，纯 JS 无 native binding，跨平台安全。

🎯 Profile 预设

一个 profile 自带正确端点和默认模型，部署时只需选 profile + 填 key。配置优先级：

1. 显式环境变量 (VISION_BASE_URL / VISION_MODEL / ...)
2. config.json 中的显式字段
3. VISION_PROFILE 指向的预设（填充未指定的字段）
4. 兜底：profile=local

变量

默认

说明

VISION_PROFILE

local

预设供应商，见上表

VISION_BASE_URL

(见 profile)

OpenAI 兼容端点（覆盖 profile）

VISION_MODEL

(见 profile)

模型名（覆盖 profile）

VISION_API_KEY

(空)

API key，只走环境变量

VISION_MAX_TOKENS

4096

最大响应 tokens

VISION_TEMPERATURE

0.7

采样温度

🛠️ 工具

工具

说明

关键参数

🔍 analyze_image

自然语言分析图像

image(路径/URL)、prompt、detail(low/high/auto)

📝 ocr_image

OCR 文字识别

image、languages(如 zh,en)、format(plain/markdown/json)

🔀 compare_images

对比 2–4 张图像

images[]、prompt

🎬 analyze_video

视频内容分析（需视频模型）

video、prompt

支持格式： JPEG/PNG/GIF/WebP/BMP/SVG ｜ MP4/AVI/MOV/MKV/WebM 输入： 本地路径（自动转 base64）或 URL

📁 项目结构

vision-mcp-for-reasonix/
├── src/
│   ├── index.ts              # MCP server 入口 + 工具注册
│   ├── config.ts             # 配置加载（env > config.json > profile）
│   ├── types.ts              # 类型定义
│   ├── tools/                # 4 个视觉工具
│   └── utils/                # API 客户端 + 文件处理
├── scripts/
│   ├── pack.sh               # 打包部署 tar
│   ├── health-check.sh       # 部署自检
│   └── verify-config.sh      # 配置解析验证
└── docs/superpowers/specs/   # 设计文档

📄 License

MIT

本项目基于 Loveacup/vision-mcp-server（MIT）改造，特此致谢原作者。 在原项目基础上增加了 Profile 多预设、面向 Reasonix + DeepSeek 的部署优化，并重命名为 vision-mcp-for-reasonix。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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