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QR Reader MCP Server

by Endymionus
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QR Reader MCP Server

一个 MCP 工具，让 AI 真正读懂二维码。视觉模型能"看到"有码但解不了——这个工具补上了这一步。不只返回内容，还告诉 Agent 码清不清楚、值不值得增强重试。

decode_qrcode_full 只需图片输入即可工作，任何对接了 MCP 的模型都能直接调用。auto_enhance 在质量不佳时自动尝试增强恢复，无需手动干预。enhance_and_decode 适合需要精确控制的场景。

🤖 通过 AI Agent 安装 — 把这条链接发给你的 AI Agent，它会自动完成安装配置：

https://raw.githubusercontent.com/Endymionus/qr-reader-mcp-server/main/INSTALL_FOR_AGENT.md

Python License MCP

解决什么问题

AI 模型面临一个尴尬的问题：有视觉能力的模型能认出"图里有一个二维码"，但二维码解码走的是像素→二进制数据→文本的算法路径，模型做不到；纯文本模型更不用说，连"看到图里有码"都做不到。

QR Reader MCP Server 把 zbar 二维码解码能力嵌入 AI 工作流——只要有图片输入，就能读出码里的内容。视觉模型可主动触发，纯文本模型通过用户引导触发。

工作流

图片 → decode_qrcode_full → SUCCESS? → 直接用
                ↓
           RETRYABLE? → auto_enhance → 自动恢复
                ↓
           需精确控制? → enhance_and_decode

三个工具各司其职——decode_qrcode_full 先行诊断，auto_enhance 一键自动恢复，enhance_and_decode 精确手动控制。

三个工具

工具

说明

auto_enhance

一键自动恢复 — 7 种增强策略有序尝试，首次成功即返回。成功后除 JSON 诊断外还返回增强区域的 PNG 截图（ImageContent），供多模态模型直接查看增强效果

enhance_and_decode

手动精控 — 对指定区域执行自定义增强后再解码

decode_qrcode_full

扫描整张图片，返回所有条形码的内容 + 质量诊断。支持 symbologies 参数按码制过滤

比成功/失败更多的信息

实际场景中二维码质量参差不齐——模糊、反光、太小、对比度不够。MCP 在返回解码结果的同时，也附带了图像质量数据（模糊度、对比度[标准差+ISO15415调制比]、反光比例[空间方差]）和 result_code。Agent 拿到这些信息后，可以自然地告诉用户"这个码有点模糊，换个角度拍"或者"反光挡住了，调整一下光源"，也可以直接调用 auto_enhance 自动修复。

Related MCP server: QR Code Generator MCP

快速开始

前置依赖

# Ubuntu / Debian
sudo apt install libzbar0

# macOS
brew install zbar

# Windows (choco — CI verified)
choco install zbar

安装运行

# 推荐：uvx 一行安装（Python 3.10+, 自动处理依赖）
uvx qr-reader-mcp-server

# 或：git clone + pip 安装
pip install .            # 基础版（~15 MB）
pip install ".[full]"   # 全功能版（~120 MB）

两种安装方式 — 按需选择：

# ── 基础版（推荐，~15 MB）───────────────────────────────
# pyzbar 解码 + 全部 3 个工具 + 质量诊断
pip install .

# ── 全功能版（需要最强能力）─────────────────────────────
# 基础版全部功能 + OpenCV 解码回退 + finder-pattern 畸变检测
pip install ".[full]"

基础版

全功能版 [full]

下载大小

~15 MB

~120 MB

decode_qrcode_full

✅

✅

auto_enhance

✅

✅

enhance_and_decode

✅

✅

质量指标（blur/contrast/glare/noise/modulation）

✅

✅

distortion (finder-pattern 几何畸变)

❌

✅

OpenCV 解码回退

❌

✅

# uvx 安装 → 启动（stdio 模式）
uvx qr-reader-mcp-server
# 或 pip 安装后启动
python -m qr_reader.server

MCP 客户端配置

Claude Desktop / VS Code Copilot / Cursor：

按你的安装方式选一个。用 uvx 安装（推荐）：

{
  "mcpServers": {
    "qr-reader": {
      "command": "uvx",
      "args": ["qr-reader-mcp-server"],
      "env": {
        "LOG_LEVEL": "info",
        "READ_ONLY_MODE": "false"
      }
    }
  }
}

用 pip 安装：

{
  "mcpServers": {
    "qr-reader": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "qr_reader.server"],
      "env": {
        "LOG_LEVEL": "info",
        "READ_ONLY_MODE": "false"
      }
    }
  }
}

⚠️ 两种配置不能混用：uvx 隔离环境下 python -m qr_reader.server 找不到包；pip 环境下 uvx 会重新拉取而不是用本地安装。

Docker：

{
  "mcpServers": {
    "qr-reader": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "ghcr.io/Endymionus/qr-reader-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

环境变量

变量

默认值

说明

LOG_LEVEL

info

日志级别：debug、info、warning、error

READ_ONLY_MODE

false

设为 true 禁用 enhance_and_decode（仅保留 decode_qrcode_full）

MAX_IMAGE_SIZE

10485760

图片大小上限（字节，默认 10 MB）

MAX_INPUT_PIXELS

4096

图片长边超过此值自动缩放

MAX_OUTPUT_PIXELS

16384

增强管线单步输出长边上限（upscale 超限即拒绝，防链式放大 OOM）

QR_BLUR_THRESHOLD

50.0

Laplacian 方差归一化阈值（模糊贡献 = 阈值 ÷ 实际方差）

QR_CONTRAST_PERFECT

0.50

对比度归一化锚点（实际对比度越接近此值越健康）

QR_MODULATION_PERFECT

0.70

ISO 15415 调制比归一化锚点

QR_GLARE_MAX

0.30

反光归一化上界（超过视为严重反光）

QR_NOISE_MAX

50.0

噪声归一化上界

QR_ANGLE_MAX

30.0

畸变角度归一化上界（度）

QR_LEG_RATIO_MIN

0.60

畸变腿比归一化下界

工具说明

decode_qrcode_full

对整张图片进行二维码识别和解码，返回结构化结果和质量指标。

输入参数：

参数

类型

必填

说明

image_path

string

三选一

本地图片绝对路径（推荐——无管道开销）

image_base64

string

三选一

Base64 编码的图片

image_url

string

三选一

图片 URL

返回示例：

blur_score 是拉普拉斯方差：数值越大图像越清晰（高对比度边缘多），越小越模糊。contrast 是归一化标准差，越大对比度越高。两者方向相反，Agent 集成时请注意。

{
  "success": true,
  "result_code": "SUCCESS",
  "results": [
    {
      "content": "https://example.com",
      "bbox": [50, 60, 200, 200],
      "type": "QRCODE",
      "raw_bytes": "..."
    }
  ],
  "analysis": {
    "total_detected": 1,
    "modulation": 0.92,
    "quality": {
      "blur_score": 128.5,
      "contrast": 0.72,
      "glare_ratio": 0.05,
      "noise_level": 12.3
    }
  },
  "suggestion": null,
  "image_size": [600, 800],
  "resize_factor": 1.0
}

auto_enhance

质量不佳时的一键自动恢复。7 种增强策略有序尝试（upscale / sharpen / contrast / denoise / 组合策略），首次解码成功即返回，无需手动指定 bbox 或 operation。

输入参数：

参数

类型

必填

说明

image_path

string

三选一

本地图片绝对路径

image_base64

string

三选一

Base64 编码的图片

image_url

string

三选一

图片 URL

bbox

[int,int,int,int]

否

可选目标区域，不传则处理全图

返回示例（成功）：

{
  "success": true,
  "applied_strategy": "upscale_2x",
  "strategies_tried": 1,
  "result_code": "SUCCESS",
  "results": [{"content": "https://example.com", "type": "QRCODE"}],
  "image_size": [96, 96],
  "resize_factor": 1.0
}

返回示例（全部失败）：

{
  "success": false,
  "applied_strategy": null,
  "strategies_tried": 7,
  "result_code": "NO_QR_FOUND",
  "suggestion": "All 7 enhancement strategies failed to decode a QR code..."
}

enhance_and_decode

裁剪指定区域，执行增强操作后再解码。

输入参数：

参数

类型

必填

说明

image_path

string

三选一

本地图片绝对路径（推荐——无管道开销）

image_base64

string

三选一

Base64 编码的图片

image_url

string

三选一

图片 URL

bbox

[int,int,int,int] 或 [[int,int,int,int], ...]

是

目标区域。单区域传 [x, y, width, height]，多区域传 [[x1,y1,w1,h1], ...]

operations

object[]

否

增强操作列表（见下方），不传则仅裁剪解码

增强操作：

操作

说明

关键参数

upscale

放大区域

scale（默认 2.0）

sharpen

锐化边缘

strength（默认 1.5）

adjust_contrast

调整对比度

alpha（默认 1.5），beta（默认 0）

denoise

降噪

h（默认 10）

结果码说明

result_code 告诉 AI 助手下一步该做什么：

结果码

含义

AI 应该做什么

SUCCESS

解码成功

直接使用内容

SUCCESS_WITH_WARNING

解码成功但内容可能有异常

检查警告，验证内容

RETRYABLE

质量问题，可修复

调用 auto_enhance（推荐）或 enhance_and_decode

NO_QR_FOUND

未检测到二维码

告知用户图中没有二维码

QR_UNRECOVERABLE

二维码已损坏无法恢复

告知用户二维码损坏

示例对话

接入后试试对 AI 助手说：

  • "帮我读一下这张截图里的二维码"

  • "这个二维码太模糊了，试试增强后再读"

  • "扫描这张照片里的所有二维码，列出内容"

  • "这个收据上的码很难扫——能修复一下吗？"

只读模式

设置 READ_ONLY_MODE=true 后，仅保留 decode_qrcode_full。auto_enhance 和 enhance_and_decode 均不可用——AI 只能扫描，不能运行增强管线。

注意：只读模式是行为约束，不是安全边界——三个工具本就不写磁盘、不改动文件，增强操作也只在内存中计算。它控制的是"AI 能调用哪些工具"，而非"进程能否产生副作用"。

适用于审计/日志场景，避免 Agent 对图像执行计算密集的增强重试。

安全说明

  • 通过 image_path 读取调用方指定的本地图片（仅扩展名白名单过滤）

  • image_url 通过五层 SSRF 防御（单次 DNS 解析 + 连接钉定到校验 IP + hostname 黑名单 + 禁用重定向 + scheme 白名单）保护内网安全

  • stdio 模式下无需 API Key 或认证

  • 设置 MAX_IMAGE_SIZE 可限制内存占用

  • 日志不记录图片内容和解码数据

项目结构

qr-reader-mcp-server/
├── README.md
├── LICENSE
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── .env.example
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── .github/
│   └── workflows/
│       ├── ci.yml
│       └── release.yml
├── docs/
│   ├── setup.md
│   ├── tools.md
│   ├── troubleshooting.md
│   └── prompts.md
├── src/
│   └── qr_reader/
│       ├── __init__.py
│       ├── server.py          # MCP 入口 + 三工具注册
│       └── core/
│           ├── __init__.py
│           ├── decoder.py     # 二维码解码（pyzbar + OpenCV fallback）
│           ├── ops.py         # 统一图像操作层（cv2 / Pillow 双后端）
│           ├── quality.py     # 图像质量分析 + ISO 15415 modulation
│           ├── diagnosis.py   # 五级结果码分类
│           ├── distortion.py  # finder-pattern 几何畸变检测
│           └── url_utils.py   # 四层 SSRF 防护
├── tests/
│   ├── test_decoder.py
│   ├── test_diagnosis.py
│   ├── test_e2e.py
│   ├── test_quality.py
│   ├── test_server.py
│   └── test_ssrf.py
├── benchmarks/                 # pytest-benchmark 性能回归
├── INSTALL_FOR_AGENT.md        # AI Agent 自动安装指南
├── CHANGELOG.md
└── SECURITY.md

开源协议

MIT — 详见 LICENSE。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
A
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
0dRelease cycle
3Releases (12mo)
Commit activity

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