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YC-CLT

vlm-mcp

by YC-CLT
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

VLM-MCP

GitHub License: MIT Python 3.11+ MCP

English | 中文

VLMベースの画像理解MCPサーバー。統一されたOpenAI互換APIを介して、ローカルのllama.cppとオンラインVLM（例：Qwen3-VL-Flash）をサポートします。

English

特徴

  • デュアルバックエンド：ローカルllama.cpp + オンラインQwen3-VL-Flash、統一OpenAI互換API

  • 3層キャッシュ：L1画像エンコードキャッシュ、L2レスポンスキャッシュ（TTL付き）、L3 llama-server KVキャッシュ

  • セッション管理：マルチターン会話コンテキスト、自動退避とタイムアウトクリーンアップ

  • プロンプトテンプレート：組み込みのdescribe / ocr / chart / translate / qa

  • ライフサイクル管理：llama-serverサブプロセスがMCPと連動して自動起動・停止、手動管理不要

  • バックエンドヘルス：APIキーエラー時にバックエンドを自動無効化、手動での有効化・無効化をサポート

  • マルチソース画像：ローカルパス、HTTP URL、Base64 Data URI、生のBase64フォールバック

アーキテクチャ

MCP Client (SSE :11432)
       │
       ▼
  server.py ── tool layer (analyze_image / create_session / ...)
       │
       ├── session_manager.py ── session lifecycle
       ├── cache.py ── L1 image cache + L2 response cache
       ├── image_utils.py ── image parsing (path/URL/Base64)
       │
       ▼
  providers/ ── OpenAI-compatible interface
       │
       ├── llama-cpp (localhost:11433) ← auto-launched by llama_launcher.py
       └── qwen-vl (dashscope API)

クイックスタート

環境要件

コンポーネント

備考

Python 3.11+

ランタイム

uv

パッケージマネージャー

llama.cpp

ネイティブバイナリ（llama-server）、CUDAビルドが必要

Qwen3-VL-8B GGUF

言語モデル + ビジョンプロジェクター

注意：このプロジェクトはllama.cppネイティブバイナリ（llama-server）を使用し、llama-cpp-pythonは使用しません。 Pythonバインディングは不要です。llama.cpp実行ファイルをダウンロードするだけです。

推奨モデル：Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUFから2つのファイルをダウンロード：

ファイル

推奨

備考

ビジョンモデル

Qwen3VL-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf

Q4_K_M量子化、速度と精度のバランス

ビジョンプロジェクター

mmproj-Qwen3VL-8B-Instruct-F16.gguf

F16である必要があります。量子化しないでください

8GBのVRAMで十分です。オンライン専用モード（qwen-vlバックエンドのみ）では、llama.cppとGGUFモデルをスキップできます。

インストール

git clone https://github.com/YC-CLT/VLM-mcp.git
cd VLM-mcp
uv sync

設定

cp config.example.json config.json

config.jsonを編集：

{
  "backends": {
    "llama-cpp": {
      "enabled": true,
      "base_url": "http://localhost:11433/v1",
      "api_key": "sk-no-key-required",
      "model_name": "qwen3-vl"
    },
    "qwen-vl": {
      "enabled": false,
      "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "your-dashscope-api-key",
      "model_name": "qwen-vl-flash"
    }
  },
  "default_backend": "llama-cpp",
  "cache_enabled": true,
  "llama": {
    "server_exe": "llama-server",
    "model": "D:/path/to/Qwen3VL-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf",
    "mmproj": "D:/path/to/mmproj-Qwen3VL-8B-Instruct-F16.gguf",
    "ngl": 99
  }
}

主要フィールド：

  • backends.<name>.enabled：falseに設定するとバックエンドを手動で無効化

  • llama.model / llama.mmproj：モデルファイルの絶対パス（必須）

  • llama.ngl：GPUレイヤー数、99 = 全GPU、0 = CPUのみ

  • llama.server_exe：llama-server実行ファイル、デフォルトはPATHから検索

実行

uv run main.py

llama-serverサブプロセスはMCPと連動して自動起動・停止します。手動管理は不要です。

MCP SSEエンドポイント：http://127.0.0.1:11432/sse

任意のディレクトリから実行：uv run --directory D:\CodeFile\VLM-mcp main.py

MCPクライアント設定

MCPクライアント設定に追加：

{
  "mcpServers": {
    "vlm-mcp": {
      "url": "http://127.0.0.1:11432/sse"
    }
  }
}

MCPツール

ツール

パラメータ

説明

analyze_image

image, prompt, template, params, backend, session_id

テンプレートとセッションをサポートした画像分析

create_session

backend

マルチターン会話セッションを作成

close_session

session_id

セッションを閉じる

list_sessions

—

すべてのアクティブなセッションを一覧表示

list_backends

—

バックエンドとそのステータスを一覧表示

list_templates

—

利用可能なプロンプトテンプレートを一覧表示

テンプレート

テンプレート

パラメータ

説明

describe

—

一般的な画像説明

ocr

—

テキスト抽出

chart

—

チャート分析

translate

target_lang

画像翻訳（デフォルト：zh）

qa

question

画像Q&A

使用例

// Single analysis
{
  "tool": "analyze_image",
  "args": {
    "image": "D:/photos/cat.png",
    "prompt": "What is in this image?"
  }
}

// Using template
{
  "tool": "analyze_image",
  "args": {
    "image": "https://example.com/chart.png",
    "template": "chart"
  }
}

// Multi-turn session
{ "tool": "create_session", "args": { "backend": "llama-cpp" } }
// → { "session_id": "xxx" }
{ "tool": "analyze_image", "args": { "image": "...", "prompt": "...", "session_id": "xxx" } }
{ "tool": "analyze_image", "args": { "prompt": "Tell me more", "session_id": "xxx" } }
{ "tool": "close_session", "args": { "session_id": "xxx" } }

設定定数

config.py内の非機密定数：

定数

デフォルト

説明

IMAGE_MAX_SIZE_MB

20

画像の最大サイズ

IMAGE_DOWNLOAD_TIMEOUT

10

画像ダウンロードタイムアウト（秒）

CACHE_IMAGE_MAX_ENTRIES

100

L1キャッシュ上限

CACHE_RESPONSE_MAX_ENTRIES

500

L2キャッシュ上限

CACHE_RESPONSE_TTL_ONLINE

3600

オンラインバックエンドキャッシュTTL（秒）

CACHE_RESPONSE_TTL_LOCAL

1800

ローカルバックエンドキャッシュTTL（秒）

SESSION_TTL

1800

セッションタイムアウト（秒）

SESSION_MAX

5

バックエンドあたりの最大セッション数

LOG_LEVEL

"INFO"

ログレベル

開発

uv sync --dev
uv run pytest tests/ -v

よくある質問

llama-serverがCPUで動作していますか？
config.jsonのllama.nglを確認してください。99 = 全GPU、0 = CPUのみ。

llama-serverが起動に失敗しますか？
server_exeが実行可能であることと、model/mmprojのパスが存在することを確認してください。llama_server.logを確認してください。

オンラインバックエンドが401を返しますか？
無効なAPIキーはバックエンドを自動無効化します。有効なキーを設定して再起動してください。または"enabled": falseに設定してスキップしてください。

ポート競合？
MCPポート11432、llama-serverポート11433。config.jsonのllama.portまたはserver.pyのポートを変更してください。

Related MCP server: MCP Vision Server

中文

特徴

  • デュアルバックエンドサポート：ローカルllama.cpp + オンラインQwen3-VL-Flash、統一OpenAI互換API

  • 3層キャッシュ：L1画像エンコードキャッシュ、L2レスポンスキャッシュ（TTL付き）、L3 llama-server KVキャッシュ

  • セッション管理：マルチターン会話コンテキスト保持、自動退避とタイムアウトクリーンアップ

  • プロンプトテンプレート：組み込みのdescribe / ocr / chart / translate / qaテンプレート

  • ライフサイクル管理：llama-serverサブプロセスがMCPと同時に起動・停止、起動後すぐに使用可能、手動管理不要

  • バックエンドヘルス：APIキーエラー時にバックエンドを自動無効化、手動での有効化・無効化をサポート

  • マルチソース画像：ローカルパス、HTTP URL、Base64 Data URI、純粋なBase64フォールバック

アーキテクチャ

MCP Client (SSE :11432)
       │
       ▼
  server.py ── 工具层 (analyze_image / create_session / ...)
       │
       ├── session_manager.py ── 会话生命周期
       ├── cache.py ── L1 图片缓存 + L2 响应缓存
       ├── image_utils.py ── 图片解析 (路径/URL/Base64)
       │
       ▼
  providers/ ── OpenAI 兼容接口
       │
       ├── llama-cpp (localhost:11433) ← llama_launcher.py 自动启动
       └── qwen-vl (dashscope API)

クイックスタート

環境要件

コンポーネント

説明

Python 3.11+

ランタイム環境

uv

パッケージ管理

llama.cpp

ネイティブバイナリ（llama-server）、CUDA版が必要

Qwen3-VL-8B GGUF

言語モデル + ビジョンプロジェクター

注意：このプロジェクトはllama.cppネイティブバイナリ（llama-server）を使用し、llama-cpp-pythonではありません。 Pythonバインディングのインストールは不要です（llama-cpp-pythonは不要で、これは単体のllama.cppとは独立しています）。llama.cpp実行ファイルをダウンロードするだけでOKです。

推奨モデルのダウンロード：Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUFから2つのファイルをダウンロード：

ファイル

推奨

説明

ビジョンモデル

Qwen3VL-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf

Q4_K_M量子化、速度と精度のバランス

画像エンコーダー

mmproj-Qwen3VL-8B-Instruct-F16.gguf

F16を推奨、量子化不要

これで8GBのVRAMで動作します

純オンラインモード（qwen-vlバックエンドのみ）では、llama.cppとGGUFモデルをスキップできます。

インストール

git clone https://github.com/YC-CLT/VLM-mcp.git
cd VLM-mcp
uv sync

設定

cp config.example.json config.json

config.jsonを編集：

{
  "backends": {
    "llama-cpp": {
      "enabled": true,
      "base_url": "http://localhost:11433/v1",
      "api_key": "sk-no-key-required",
      "model_name": "qwen3-vl"
    },
    "qwen-vl": {
      "enabled": false,
      "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "your-dashscope-api-key",
      "model_name": "qwen-vl-flash"
    }
  },
  "default_backend": "llama-cpp",
  "cache_enabled": true,
  "llama": {
    "server_exe": "llama-server",
    "model": "D:/path/to/Qwen3VL-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf",
    "mmproj": "D:/path/to/mmproj-Qwen3VL-8B-Instruct-F16.gguf",
    "ngl": 99
  }
}

主要フィールド：

  • backends.<name>.enabled：falseに設定するとバックエンドを手動で無効化

  • llama.model / llama.mmproj：ローカルモデルファイルの絶対パス（必須）

  • llama.ngl：GPUレイヤー数、99はすべてGPUにオフロード、0は純CPU

  • llama.server_exe：llama-server実行ファイル、デフォルトはPATHから検索

実行

uv run main.py

起動後、llama-serverサブプロセスが自動的に起動し、MCP終了時に自動停止します。llama-serverの手動管理は不要です。

MCP SSEエンドポイント：http://127.0.0.1:11432/sse

任意のディレクトリから実行：uv run --directory D:\CodeFile\VLM-mcp main.py

MCPクライアント設定

MCPクライアント設定ファイルに追加：

{
  "mcpServers": {
    "vlm-mcp": {
      "url": "http://127.0.0.1:11432/sse"
    }
  }
}

MCPツール

ツール

パラメータ

説明

analyze_image

image, prompt, template, params, backend, session_id

画像分析、テンプレートとセッションをサポート

create_session

backend

マルチターン会話セッションを作成

close_session

session_id

セッションを閉じる

list_sessions

—

すべてのアクティブなセッションを一覧表示

list_backends

—

バックエンドとそのステータスを一覧表示

list_templates

—

利用可能なプロンプトテンプレートを一覧表示

テンプレート

テンプレート

パラメータ

説明

describe

—

一般的な画像説明

ocr

—

テキスト抽出

chart

—

チャート分析

translate

target_lang

画像翻訳（デフォルト：中国語）

qa

question

画像Q&A

使用例

// 单次分析
{
  "tool": "analyze_image",
  "args": {
    "image": "D:/photos/cat.png",
    "prompt": "这张图片里有什么？"
  }
}

// 使用模板
{
  "tool": "analyze_image",
  "args": {
    "image": "https://example.com/chart.png",
    "template": "chart"
  }
}

// 多轮会话
{ "tool": "create_session", "args": { "backend": "llama-cpp" } }
// → { "session_id": "xxx" }
{ "tool": "analyze_image", "args": { "image": "...", "prompt": "...", "session_id": "xxx" } }
{ "tool": "analyze_image", "args": { "prompt": "继续分析", "session_id": "xxx" } }
{ "tool": "close_session", "args": { "session_id": "xxx" } }

設定定数

非機密定数はconfig.pyに集約されており、コード内で直接変更できます：

定数

デフォルト

説明

IMAGE_MAX_SIZE_MB

20

画像の最大サイズ

IMAGE_DOWNLOAD_TIMEOUT

10

画像ダウンロードタイムアウト（秒）

CACHE_IMAGE_MAX_ENTRIES

100

L1キャッシュ上限

CACHE_RESPONSE_MAX_ENTRIES

500

L2キャッシュ上限

CACHE_RESPONSE_TTL_ONLINE

3600

オンラインバックエンドキャッシュTTL（秒）

CACHE_RESPONSE_TTL_LOCAL

1800

ローカルバックエンドキャッシュTTL（秒）

SESSION_TTL

1800

セッションタイムアウト（秒）

SESSION_MAX

5

バックエンドあたりの最大セッション数

LOG_LEVEL

"INFO"

ログレベル

開発

uv sync --dev
uv run pytest tests/ -v

よくある質問

llama-serverがCPUで動作していますか？
config.jsonのllama.nglが99（全GPU）かどうか確認してください。0は純CPUです。

llama-serverの起動に失敗しましたか？
server_exeが実行可能（PATH内または絶対パス）であることと、model/mmprojのパスが存在することを確認してください。llama_server.logを確認してください。

オンラインバックエンドの401エラー？
APIキーが無効な場合、そのバックエンドは自動的に無効化されます。キーを設定して再起動すると復元できます。手動で"enabled": falseに設定してスキップすることもできます。

ポートが使用中？
MCPポート11432、llama-serverポート11433。config.jsonのllama.portまたはserver.pyのポート番号を変更してください。

ライセンス

MIT

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A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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