Vision MCP
Vision MCP
視覚能力を持たない LLM(GLM など)でも、Claude Code / Codex で画像を処理できるようにします。
動作原理
メインモデルが画像に遭遇すると、この MCP が提供する describe_image ツールを呼び出します:
ツールがローカルの画像ファイルを読み取ります
設定したビジョンモデル(Qwen-VL / GPT-4o / GLM-4V / Doubao など、任意の OpenAI 互換 API)を呼び出します
メインモデルにテキストによる説明を返します
メインモデルはそのテキストに基づいて推論を続けます
メインモデルは画像のバイナリデータに一切触れないため、テキストのみのモデルでも利用できます。
このプロジェクトはサードパーティ依存ゼロ(純粋な Python 標準ライブラリのみ)で、Python 3.8+ で動作し、pip インストールは不要です。
Related MCP server: Image-Vision MCP Server
ワンクリックインストール
git clone https://github.com/Ruiba0/Vision-MCP.git
cd vision-mcp
python3 install.pyWindows には
python3コマンドがないため、python install.pyを使用してください。以降のpython3も同様です。
インストールスクリプトは対話形式で以下を実行します:
ビジョンモデルの base URL / モデル名 / API key を入力させます(一般的なベンダーの参考例付き)
MCP を Claude Code に登録します(
claude mcp add)MCP を Codex に登録します(
~/.codex/config.tomlに書き込み)~/.claude/CLAUDE.mdと~/.codex/AGENTS.mdに画像処理ルールを追加します
スクリプトは冪等で、繰り返し実行できます。
手動インストール
インストールスクリプトを使いたくない場合:
ビジョンモデルを設定
config.example.jsonをconfig.jsonにコピーし、ビジョンモデルの設定を記入します:{ "vision_api_base": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", "vision_model": "qwen-vl-max", "vision_api_key": "sk-你的key", "max_image_bytes": 10485760 }Claude Code に登録
claude mcp add --scope user vision -- python3 /绝对路径/server.py--scope userを付けるとグローバルで利用できます(付けない場合は現在のディレクトリのみで有効です)。Codex に登録
~/.codex/config.tomlを編集し、以下を追加します:[mcp_servers.vision] command = "python3" args = ["/绝对路径/server.py"]画像処理ルールを追加
~/.claude/CLAUDE.mdと~/.codex/AGENTS.mdに以下を追加します(メインモデルが画像に遭遇したときにツールを自発的に呼び出すようにするため):## 图片处理 当用户提到图片文件路径(.png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.bmp),或要求查看/分析/识别某个图片文件时: - 先判断当前主模型自身是否具备视觉能力 - 具备视觉(如 Claude Sonnet/Opus、GPT-4o、Qwen-VL 等多模态模型)→ 直接读取图片并分析 - 不具备视觉(如 GLM 等纯文本模型)→ 调用 vision MCP 的 describe_image 工具,传入图片路径和问题 - 不确定自身是否支持视觉时,默认调用 describe_image 工具作为兜底 - 用户明确要求"用 MCP 看"或"调视觉模型"时,无论主模型是否支持视觉,都调用 describe_image 工具
対応ビジョンモデル
OpenAI 互換プロトコルのビジョンモデルであればどれでも使用できます:
プラットフォーム | vision_api_base | vision_model |
Qwen-VL (Alibaba DashScope) |
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GLM-4V (Zhipu AI) |
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GPT-4o (OpenAI) |
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Doubao (Volcano Engine) |
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Anthropic ネイティブプロトコル(Claude など)を使用する場合は、vision_client.py を自分で修正する必要があります。現在は OpenAI 互換プロトコルのみをサポートしています。
使用方法
インストール完了後、Claude Code / Codex を再起動し、会話で次のように指示します:
"~/Desktop/diagram.png の画像を見てください"
"~/Screenshots/error.jpg のエラーを分析してください"
"~/Documents/notes/page1.jpeg 内のすべての文字を認識してください"
(Windows の場合、パスは D:/temp/diagram.png のような形式になります。お使いのシステムに合わせて記述してください)
メインモデルが自動的に describe_image ツールを呼び出し、ツールがビジョンモデルのテキストによる説明を返すと、メインモデルはその説明に基づいて回答を続けます。
ツールのパラメータ
describe_image(path: str, question: str = "详细描述这张图片的内容") -> str
path:画像ファイルの絶対パス。png/jpg/jpeg/gif/webp/bmp に対応question:ビジョンモデルに尋ねたい質問。シーンに応じて調整できます("文字認識"、"レイアウト説明"、"グラフ分析" など)
プロジェクト構成
vision-mcp/
├── server.py # MCP 服务(内置 stdio JSON-RPC 实现,无 SDK 依赖)
├── vision_client.py # 视觉模型调用(OpenAI 兼容协议,urllib 实现)
├── config.example.json # 配置模板(提交到 git)
├── config.json # 你的实际配置(gitignored)
├── install.py # 一键安装脚本
└── README.mdよくある質問
Q: 呼び出し時に 视觉模型连接失败 というエラーが出る
vision_api_base のパスが正しいか確認してください。ツールは base URL の後ろに /chat/completions を連結するため、base URL には /chat/completions の接尾辞を含めないでください。
Q: 呼び出し時に HTTP 401 が返る
API key が無効であるか、そのモデルの権限がありません。vision_api_key と vision_model が対応するプラットフォームと一致しているか確認してください。
Q: メインモデルがツールを自発的に呼び出さない
CLAUDE.md / AGENTS.md に画像処理ルールが追加されているか確認してください。ルール内のキーワード(画像、表示、分析)が、メインモデルに describe_image の呼び出しを促します。
Q: ビジョンモデルを変更したい
config.json の 3 つのフィールドを編集するだけで、コードを変更する必要はありません。または python3 install.py を再実行して再設定してください。
依存
Python 3.8+(標準ライブラリのみ。pip でパッケージをインストールする必要はありません)
License
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Turn any LLM multimodal; generate images, voices, videos, 3D models, music, and more.
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Video, audio, and image processing for AI agents: convert, transcribe, upscale - 150+ operations.
Image and video AI tools and your own pipelines, run from any AI assistant.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables text-only LLMs to analyze images by routing them to an OpenAI-compatible vision backend, supporting local files, URLs, and data URLs.19 npmMIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables text-only language models to 'see' and describe images by calling multimodal APIs (OpenAI, Anthropic) for image analysis.-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables text-only models to perceive images via a vision-language model, supporting image analysis with simple descriptions or structured JSON for technical diagrams.-
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables text-only LLMs to understand images by converting them into text descriptions, supporting multiple vision backends like cloud APIs, local models, and OCR engines.1MIT