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Glama

multimodal-mcp

为 Codex(DeepSeek 等纯文本模型)补上多模态能力的本地 MCP server,提供 10 个工具:

工具

功能

依赖

mm_describe_image

看图并返回文字描述

智谱 GLM-4V-Flash(免费)

mm_transcribe_audio

本地 Whisper 转写音频

faster-whisper(首次使用联网下载模型)

mm_analyze_video

抽帧分析视频 + 音轨转写

GLM-4V-Flash + faster-whisper

mm_generate_image

文生图并保存 PNG

智谱 CogView-3-Flash(免费)

mm_generate_video

提交视频生成任务,返回任务 ID

智谱 CogVideoX-Flash(免费)

mm_query_video_task

查询视频任务结果,成功后下载 MP4

智谱 CogVideoX-Flash(免费)

mm_create_comic_script

小说→漫剧剧本 JSON(角色卡+分镜)

智谱 GLM-4.7-Flash(免费)

mm_start_comic_video

后台逐镜生成:出图→动画→配音

CogView-3-Flash + CogVideoX-Flash + edge-tts

mm_query_comic_video

查询漫剧进度,完成后返回成片

同上

mm_synthesize_speech

文字合成 MP3 语音

edge-tts(免费)

适用环境

  • 开发与验证环境:macOS(Apple Silicon,Python 3.14,Codex CLI 0.146)。

  • 一键安装脚本支持:macOS / Linux(bash)。Windows 暂不支持脚本安装,可手动安装(见下文)。

  • 一键安装不限于新电脑:任何已装好 Codex 的电脑都可以运行;现有电脑第一次运行 = 安装,之后重复运行 = 升级。

Related MCP server: DeepSeek Eyes

前置要求

  1. Codex(桌面应用)或 Codex CLI:必须先安装,一键脚本才能自动注册 MCP server。安装方式见 Codex 官方文档:https://developers.openai.com/codex

  2. git:brew install git(macOS)或系统包管理器安装。

  3. Python 3.11+:macOS 推荐 brew install python@3.12。

  4. 智谱 API key(可选,安装时可输入):到 https://bigmodel.cn 注册,GLM-4V-Flash(看图)、CogView-3-Flash(文生图)、CogVideoX-Flash(文生视频)均为免费档。

一键安装 / 升级(推荐)

在终端执行一条命令:

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/LinJianKun/multimodal-mcp/master/scripts/install.sh)

脚本全自动完成以下所有步骤,无需再手动执行任何安装或注册命令:

  1. 克隆仓库到 ~/multimodal-mcp(已存在则自动 git pull 升级);

  2. 创建 .venv 虚拟环境并安装全部依赖(mcp、faster-whisper、edge-tts、ffmpeg 等);

  3. 生成 .env 配置并提示输入智谱 key(也可以用 ZHIPU_API_KEY=xxx 环境变量免交互);

  4. 自动注册 Codex MCP server:codex mcp add multimodal -- <安装目录>/.venv/bin/multimodal-mcp(已注册且路径一致则跳过,路径不同自动重新注册);

  5. 自动修复 ~/.codex/models.json 的 supports_search_tool(先备份再修改,解决 DeepSeek 配置下 MCP 工具不可见的问题);

  6. 输出完成提示与下一步操作。

重复运行 = 升级:自动拉取最新代码并重装依赖,不会覆盖已有 .env。

可选环境变量:

变量

作用

默认值

MMCP_DIR

安装目录

~/multimodal-mcp

ZHIPU_API_KEY

免交互提供智谱 key

无(否则交互输入)

MMCP_SKIP_CODEX=1

跳过 Codex 注册(调试/无 codex 时)

不跳过

MMCP_MODELS_JSON

指定 models.json 路径

~/.codex/models.json

安装完成后:

  1. 完全退出并重启 Codex(macOS 用 Cmd+Q,不是关窗口);

  2. 新会话输入 /mcp,确认 multimodal 已连接;

  3. 让 Codex 执行“分析 /Users/<你的用户名>/multimodal-mcp/evaluations/samples/red.png”验证看图功能。

手动安装(可选,适合开发/审查代码时)

不想用一键脚本时,可以手动执行等价步骤:

git clone https://github.com/LinJianKun/multimodal-mcp.git
cd multimodal-mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e ".[dev]"
cp .env.example .env
# 编辑 .env,填入 ZHIPU_API_KEY
codex mcp add multimodal -- "$(pwd)/.venv/bin/multimodal-mcp"
# 手动修复 ~/.codex/models.json:把所有模型的 supports_search_tool 改为 false(先备份)

使用示例

  • “分析 /path/to/screenshot.png,这是什么报错?”

  • “转写 /path/to/meeting.m4a,总结要点”

  • “分析 /path/to/demo.mp4 的前 6 帧,说明界面变化”

  • “生成一张赛博朋克风格的城市夜景图”

  • “生成一段 5 秒的猫咪玩球视频”

  • “把 /path/to/novel.txt 改编成漫剧并生成视频”

  • “把‘你好,欢迎使用’合成为语音”

漫剧制作(小说→成片)

三步完成一部 AI 漫剧:

  1. mm_create_comic_script(novel_path):上传 .txt/.md 小说,自动生成剧本 JSON(角色卡 + 分镜)。长篇小说按 5000 字分章、摘要递进,支持 UTF-8 与 GBK 编码。剧本会保存到 outputs/comic/<小说名>/script.json,可先人工审阅/修改再开拍;

  2. mm_start_comic_video(script_path, size="1024x1024"):后台逐镜执行 出图(CogView-3-Flash)→ 图生视频(CogVideoX-Flash)→ 多角色配音(edge-tts),限流自动退避重试,每镜产物缓存、支持断点续跑(resume_job_id);

  3. mm_query_comic_video(job_id):查询进度,全部完成后自动合成 1080x1920 竖屏成片(含字幕),返回 MP4 路径。

默认一集 30 镜 × 5 秒 ≈ 2.5 分钟;快模式(1024x1024)一集约 1-2 小时,原生竖屏模式(1080x1920)约 6 小时+。免费档高峰限流较多,Job 在后台自动排队重试,可随时查询进度。

视频生成(异步两步式)

视频生成需要几分钟,MCP 工具单次调用有超时限制,因此拆成两个工具:

  1. mm_generate_video(prompt, duration=5, size="1920x1080", fps=30, with_audio=false):提交任务,返回任务 ID;

  2. mm_query_video_task(task_id):反复查询直到 SUCCESS,成功后自动下载 MP4 到 outputs/videos/ 并返回路径。

期间任务状态为 PROCESSING(生成中),可让模型每隔一段时间再次调用查询工具。

测试

.venv/bin/pytest -v

限制

  • DeepSeek 得到的是工具返回的文字,精确读图不如原生多模态模型。

  • 智谱免费模型有速率限制;edge-tts 依赖微软在线服务,偶发不可用。

  • Whisper 首次转写需联网下载模型(默认 small)。

  • 一键安装脚本仅支持 macOS / Linux;Windows 请走手动安装流程。

Available Tools

10 tools
mm_analyze_videoA
Read-onlyIdempotent

抽帧分析视频,并可结合音轨转写。

Args: video_path: 本地视频绝对路径,支持 MP4/MOV/MKV/WEBM。 max_frames: 均匀抽取的帧数,1-20,默认 6。 include_audio: 是否同时转写音轨,默认 true。 question: 可选,分析关注点。

Returns: str: Markdown 格式的场景摘要(帧时间线 + 音轨转写)。

Inputs: video_path (required), question, max_frames, include_audio. Returns: result

mm_create_comic_scriptA

上传一部小说,自动生成漫剧剧本 JSON(角色卡 + 分镜)。

Args: novel_path: 本地小说文件绝对路径,支持 .txt/.md(UTF-8 或 GBK)。 style: 画风描述,默认日系动漫。 max_scenes: 分镜数量,1-50,默认 30。

Returns: str: 剧本 JSON 绝对路径与角色/分镜摘要,可人工编辑后再开拍。

Inputs: novel_path (required), style, max_scenes. Returns: result

mm_describe_imageA
Read-onlyIdempotent

分析本地图片并返回文字描述。

Args: image_path: 本地图片绝对路径,支持 PNG/JPEG/WebP/GIF。 prompt: 可选,指定关注点,例如“这是什么报错信息?”。

Returns: str: 图片内容描述(Markdown 文本)。

Inputs: image_path (required), prompt. Returns: result

mm_generate_imageA

根据文字提示生成图片并保存。

Args: prompt: 图片内容描述。 size: 画幅,支持 1024x1024 / 768x1344 / 1344x768。 output_path: 可选保存路径(默认 outputs/images/)。

Returns: str: 生成的图片文件绝对路径。

Inputs: prompt (required), size, output_path. Returns: result

mm_generate_videoA

提交视频生成任务(异步),返回任务 ID 供 mm_query_video_task 查询。

Args: prompt: 视频内容描述,最多 512 字符。 duration: 视频时长秒数,5 或 10,默认 5。 size: 分辨率,支持 1280x720 / 720x1280 / 1024x1024 / 1920x1080 / 1080x1920 / 2048x1080 / 3840x2160。 fps: 帧率,30 或 60,默认 30。 with_audio: 是否生成 AI 音效,默认 false。

Returns: str: 任务 ID,生成可能需要几分钟,请反复调用 mm_query_video_task 查询。

Inputs: prompt (required), fps, size, duration, +1 more. Returns: result

mm_query_comic_videoA
Read-onlyIdempotent

查询漫剧生产任务进度;完成后返回成片路径。

Args: job_id: mm_start_comic_video 返回的任务 ID。

Returns: str: 进度信息或最终视频路径。

Inputs: job_id (required). Returns: result

mm_query_video_taskA
Idempotent

查询视频生成任务;成功后下载 MP4 到本地。

Args: task_id: mm_generate_video 返回的任务 ID。 output_path: 可选保存路径(默认 outputs/videos/)。

Returns: str: 任务仍处理中时返回当前状态;成功后返回视频文件路径。

Inputs: task_id (required), output_path. Returns: result

mm_start_comic_videoA

根据剧本 JSON 启动漫剧生产任务(后台逐镜生成)。

Args: script_path: mm_create_comic_script 生成的剧本 JSON 绝对路径。 size: 生成画幅,1024x1024(快,默认)或 1080x1920(竖屏慢)。 resume_job_id: 可选,恢复之前未完成的 job。

Returns: str: job_id,用 mm_query_comic_video 查询进度。

Inputs: script_path (required), size, resume_job_id. Returns: result

mm_synthesize_speechA

把文字合成为语音并保存为 MP3。

Args: text: 要朗读的文字,最多 1000 字符。 voice: 可选音色,默认 zh-CN-XiaoxiaoNeural。 output_path: 可选保存路径(默认 outputs/audio/)。

Returns: str: 生成的音频文件绝对路径。

Inputs: text (required), voice, output_path. Returns: result

mm_transcribe_audioA
Read-onlyIdempotent

转写本地音频为文字。

Args: audio_path: 本地音频绝对路径,支持 MP3/WAV/M4A/FLAC/OGG。 language: 可选 ISO 639-1 语言代码,如 zh、en;默认自动检测。

Returns: str: Markdown 格式的转写结果(语言、全文、分段)。

Inputs: audio_path (required), language. Returns: result

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    A4.5/5.0

    Scored across 10 tools

    Disambiguation5/5

    Each tool targets a distinct medium or pipeline stage: image/audio/video analysis, image/video/speech generation, and video/comic task queries. Even the two query tools are clearly separated by resource (video_task vs comic_video), so there is no ambiguity.

    Naming Consistency5/5

    All tools follow a consistent mm_ prefix with snake_case verb_noun naming (describe_image, transcribe_audio, generate_video, create_comic_script, etc.). The verb choices accurately reflect the action, and no mixed conventions exist.

    Tool Count5/5

    10 tools is well-scoped for a multimodal MCP server, covering analysis and generation across image, audio, video, and a specialized comic pipeline. Each tool earns its place without redundancy or bloat.

    Completeness5/5

    The tool surface covers full lifecycles: video generation has submit and query, comic creation has script generation, start, and query, and all input types (image, audio, video) have analysis tools. No obvious dead ends or missing core operations for the stated purpose.

    Maintenance

    ActivityInactive
    ResponsivenessNo recent community issues

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers