Vision MCP
Vision MCP
시각 능력이 없는 LLM(예: GLM)도 Claude Code / Codex에서 이미지를 처리할 수 있게 합니다.
작동 원리
메인 모델이 이미지를 만나면 이 MCP가 제공하는 describe_image 도구를 호출합니다:
도구가 로컬 이미지 파일을 읽습니다
사용자가 구성한 비전 모델(Qwen-VL / GPT-4o / GLM-4V / Doubao 등 모든 OpenAI 호환 인터페이스)을 호출합니다
텍스트 설명을 메인 모델에 반환합니다
메인 모델은 텍스트를 기반으로 추론을 계속합니다
메인 모델은 전체 과정에서 이미지 바이너리를 접하지 않으므로 순수 텍스트 모델도 사용할 수 있습니다.
이 프로젝트는 타사 의존성이 전혀 없으며(순수 Python 표준 라이브러리), Python 3.8+에서 실행할 수 있고 pip 설치가 필요 없습니다.
Related MCP server: Image-Vision MCP Server
원클릭 설치
git clone https://github.com/Ruiba0/Vision-MCP.git
cd vision-mcp
python3 install.pyWindows에는
python3명령이 없으므로python install.py를 사용하면 됩니다. 아래의 모든python3도 마찬가지입니다.
설치 스크립트는 대화형으로 다음 작업을 수행합니다:
비전 모델의 base URL / 모델명 / API 키를 입력하도록 안내합니다(일반적인 공급자 참고 포함)
MCP를 Claude Code에 등록합니다(
claude mcp add)MCP를 Codex에 등록합니다(
~/.codex/config.toml에 기록)~/.claude/CLAUDE.md및~/.codex/AGENTS.md에 이미지 처리 규칙을 추가합니다
스크립트는 멱등적이므로 반복 실행할 수 있습니다.
수동 설치
설치 스크립트를 사용하지 않으려면:
비전 모델 구성
config.example.json을config.json으로 복사하고 비전 모델 구성을 입력하세요:{ "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 Code에 등록
claude mcp add --scope user vision -- python3 /绝对路径/server.py--scope user를 추가하면 전역에서 사용할 수 있습니다(추가하지 않으면 현재 디렉터리에서만 적용됩니다).Codex에 등록
~/.codex/config.toml을 편집하고 다음을 추가하세요:[mcp_servers.vision] command = "python3" args = ["/绝对路径/server.py"]이미지 처리 규칙 추가
~/.claude/CLAUDE.md및~/.codex/AGENTS.md에 다음 내용을 추가하세요(메인 모델이 이미지를 만나면 도구를 능동적으로 호출하도록 합니다):## 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
지원되는 비전 모델
OpenAI 프로토콜과 호환되는 모든 비전 모델을 사용할 수 있습니다:
플랫폼 | vision_api_base | vision_model |
Qwen-VL (阿里 DashScope) |
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GLM-4V (智谱) |
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GPT-4o (OpenAI) |
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Doubao (火山引擎) |
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|
Anthropic 네이티브 프로토콜(예: Claude)을 사용하려면 vision_client.py를 직접 수정해야 합니다. 현재는 OpenAI 호환 프로토콜만 지원합니다.
사용 방법
설치가 완료되면 Claude Code / Codex를 재시작하고 대화에서:
"~/Desktop/diagram.png에서 이 이미지를 확인해 봐"
"~/Screenshots/error.jpg에 있는 오류를 분석해 봐"
"~/Documents/notes/page1.jpeg에서 모든 텍스트를 인식해 봐"
(Windows에서는 경로가 D:/temp/diagram.png와 같으니 시스템에 맞게 작성하면 됩니다)
메인 모델이 자동으로 describe_image 도구를 호출하고, 도구는 비전 모델의 텍스트 설명을 반환합니다. 메인 모델은 이 설명을 기반으로 답변을 이어갑니다.
도구 매개변수
describe_image(path: str, question: str = "详细描述这张图片的内容") -> str
path: 이미지 파일의 절대 경로이며 png/jpg/jpeg/gif/webp/bmp를 지원합니다question: 비전 모델에게 묻고 싶은 질문이며 상황에 따라 조정할 수 있습니다("텍스트 인식", "레이아웃 설명", "차트 분석" 등)
프로젝트 구조
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.md자주 묻는 질문
Q: 호출 시 视觉模型连接失败 오류가 발생합니다
vision_api_base 경로가 올바른지 확인하세요. 도구는 base URL 뒤에 /chat/completions를 붙이므로 base URL에 /chat/completions 접미사를 포함하지 마세요.
Q: 호출 시 HTTP 401 오류가 발생합니다
API 키가 유효하지 않거나 해당 모델 권한이 없습니다. vision_api_key와 vision_model이 해당 플랫폼과 일치하는지 확인하세요.
Q: 메인 모델이 도구를 능동적으로 호출하지 않습니다
CLAUDE.md / AGENTS.md에 이미지 처리 규칙이 추가되었는지 확인하세요. 규칙의 키워드(이미지, 보기, 분석)는 메인 모델이 describe_image를 호출하도록 안내합니다.
Q: 비전 모델을 변경하고 싶습니다
config.json을 편집하여 세 필드만 수정하면 되며 코드는 변경할 필요가 없습니다. 또는 python3 install.py를 다시 실행하여 재구성하세요.
의존성
Python 3.8+(순수 표준 라이브러리이며, pip로 패키지를 설치할 필요 없음)
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